简介:

数据驱动的框架,增强大型语言模型的工作流编排能力

功能:

数据收集:从RoutineHub等平台收集现实世界的Apple快捷指令,并将其转录成Python风格的代码。

查询扩展:使用ChatGPT生成多样化和复杂的任务查询,以丰富工作流数据集。

工作流生成:训练有素的注释模型为合成查询生成工作流,然后进行质量检查,并与收集的样本合并,形成最终的数据集。

模型微调:使用WorkflowBench微调Llama-3.1-8B模型,创建WorkflowLlama,专门针对工作流编排任务优化。

实验结果:WorkflowLlama在编排复杂工作流和泛化到未见API方面表现出色。

数据预处理:将原始的Apple Shortcuts plist格式转换为抽象语法树(AST)表示,提高数据的可读性和实用性。

训练与推理:提供工具用于模型的训练和推理,支持日志记录和保存中间检查点。

需求人群:

"WorkflowLLM的目标受众是开发者、数据科学家和自动化工程师,特别是那些需要处理复杂工作流和自动化任务的人。该框架通过提供大规模的数据集和优化的模型,使得这些专业人员能够更有效地构建和部署基于LLM的解决方案,以实现业务流程的自动化。"

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