代理技能框架：小型语言模型在工业环境中的潜力展望
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由 GitHub Copilot、LangChain 和 OpenAI 支持的代理技能框架在工业环境中对小型语言模型（SLMs）展现出了显著的潜力。一项研究对代理技能过程进行了正式定义，并评估了多种语言模型，结果显示中等规模的 SLM（参数在 120 亿到 300 亿之间）从该框架中获益良多。相比之下，较小的模型在技能选择方面则面临困难。值得注意的是，约 800 亿参数的代码专用模型在保持闭源性能的同时，提升了 GPU 的效率。这些洞见有助于在数据安全和预算受限的环境中优化代理技能的部署。
代理技能框架提升小型语言模型在工业应用中的表现
代理技能框架在提升小型语言模型（SLMs）在工业环境中的功能方面表现出了显著的潜力。该框架增强了上下文工程，减少了幻觉现象，并提高了任务准确性，这引发了关于其在通常受数据安全和预算限制的小型语言模型中的适用性的问题。
最近的一项调查评估了代理技能范式对小型语言模型的优势，特别是在无法依赖公共API的情况下。该研究系统地评估了不同语言模型在多个用例中的表现。
语言模型评估
评估包括两个开源任务和一个来自保险索赔领域的真实数据集。结果显示，根据所使用的语言模型的大小，性能存在明显差异。小型模型在可靠技能选择方面面临相当大的挑战。
相比之下，中等规模的小型语言模型，特别是那些参数在120亿到300亿之间的模型，在采用代理技能框架时显示出显著的优势，导致性能指标的提升。
代码专用变体的表现
具有约800亿参数的代码专用小型语言模型变体在性能水平上与闭源替代品相当，同时提高了GPU效率。这表明在特定应用中使用更大模型的可行性以及潜在的成本效益解决方案。
相关主题：
代理技能框架小型语言模型工业环境任务准确性数据安全
📰 原始来源： https://arxiv.org/abs/2602.16653v1
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