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基于大语言模型的复杂任务自主规划处理框架OA北大核心CSTPCD

中文摘要

随着深度学习和自然语言处理技术的进步,大语言模型(Large language models, LLMs)展现出巨大潜力.尽管如此,它们在处理复杂任务时仍存在局限性,特别是在任务需要结合规划及外部工具调用的场合.面向这一挑战,提出国内首个以军事游戏为背景的中文的复杂任务规划与执行数据集(Complex task planning and execution dataset, CTPaE),以及一个基于LLMs的自主复杂任务规划(Complex t…查看全部>>

秦龙;武万森;刘丹;胡越;尹全军;阳东升;王飞跃

国防科技大学系统工程学院,长沙410073国防科技大学系统工程学院,长沙410073国防科技大学系统工程学院,长沙410073国防科技大学系统工程学院,长沙410073国防科技大学系统工程学院,长沙410073暨南大学公共/应急管理学院,广州510632中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室,北京100190 青岛智能产业技术研究院,青岛266000

大语言模型工具调用多步推理深度学习

《自动化学报》 2024 (4)

P.862-872,11

国家自然科学基金(62103420,62103425,62103428,62306329)湖南省自然科学基金(2023JJ40676,2021JJ40697,2021JJ40702)国防科技大学青年自主创新基金(ZK-2023-31)资助。

10.16383/j.aas.c240088

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