Dria-Agent-a-7B
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Dria-Agent-a-7B

一个基于Qwen2.5-Coder系列训练的大型语言模型,专注于代理应用。

Dria-Agent-a-7B是一个基于Qwen2.5-Coder系列训练的大型语言模型,专注于代理应用。它采用Pythonic函数调用方式,与传统JSON函数调用方法相比,具有单次并行多函数调用、自由形式推理和动作以及即时复杂解决方案生成等优势。该模型在多个基准测试中表现出色,包括Berkeley Function Calling Leaderboard (BFCL)、MMLU-Pro和Dria

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    • Dria-Agent-a-7B简介概述

      Dria-Agent-a-7B是一个基于Qwen2.5-Coder系列训练的大型语言模型,专注于代理应用。它采用Pythonic函数调用方式,与传统JSON函数调用方法相比,具有单次并行多函数调用、自由形式推理和动作以及即时复杂解决方案生成等优势。该模型在多个基准测试中表现出色,包括Berkeley Function Calling Leaderboard (BFCL)、MMLU-Pro和Dria-Pythonic-Agent-Benchmark (DPAB)。模型大小为76.2亿参数,采用BF16张量类型,支持文本生成任务。其主要优点包括强大的编程辅助能力、高效的函数调用方式以及在特定领域的高准确率。该模型适用于需要复杂逻辑处理和多步骤任务执行的应用场景,如自动化编程、智能代理等。目前,该模型在Hugging Face平台上提供,供用户免费使用。

      需求人群:

      "目标受众包括开发者、研究人员和需要复杂逻辑处理及多步骤任务执行的企业。对于开发者,该模型可以辅助编程,提高开发效率;对于研究人员,它提供了研究大型语言模型在特定领域应用的平台;对于企业,可用于构建智能代理系统,优化业务流程。"

      使用场景示例:

      开发者利用该模型快速生成代码片段,加速软件开发过程。

      研究人员通过模型研究Pythonic函数调用在不同任务中的表现。

      企业构建智能代理,自动处理客户咨询和任务调度。

      产品特色:

      基于Python代码块与工具交互,输出动作

      单次聊天轮次中可利用多个同步进程解决问题

      自由形式推理和动作,无需特殊提示或调整

      生成复杂的Python程序解决方案,支持条件和同步管道

      在多个基准测试中表现出色,涵盖多种场景和任务

      使用教程:

      1. 导入必要的库,如transformers和AutoTokenizer。

      2. 使用预训练模型名称初始化模型和分词器。

      3. 准备系统提示,包含可用函数和限制条件。

      4. 构建用户查询,与系统提示一起形成输入消息。

      5. 使用分词器对消息进行编码,生成模型输入。

      6. 调用模型生成函数,获取输出。

      7. 解码输出,获取模型生成的Python代码解决方案。

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