agent-distillation 的项目扩展与二次开发
2025-06-08 02:06:00作者:侯霆垣
项目的基础介绍
agent-distillation 是一个开源项目,旨在支持大型语言模型代理(LLM Agents)的压缩蒸馏,通过几个简单的脚本来实现。该项目伴随学术论文《Distilling LLM Agents into Small Models with Retrieval and Code Tools》的发布,展示了小型语言模型如何通过模仿强大LLM代理的行为,增强检索和代码执行能力,学习像LLM代理一样行动。
项目的核心功能
- 蒸馏:将大型语言模型代理的行为蒸馏到小型语言模型中。
- 训练:使用 TRL 的监督微调框架有效地训练蒸馏后的代理。
- 评估:在事实性和数学推理基准上评估蒸馏后的代理。
- 日志记录:无缝保存代理运行日志,创建训练就绪的轨迹。
项目使用了哪些框架或库?
- smolagents:构建和运行轻量级语言代理的核心框架。
- Search-R1:提供密集检索环境,用于项目中的检索实验。
- TRL:提供监督微调框架,用于训练蒸馏后的代理。
项目的代码目录及介绍
项目的代码目录结构如下:
- data_processor:数据处理相关的脚本和代码。
- examples:示例脚本,包括快速开始的示例。
- exps_research:研究实验的脚本和代码。
- images:项目相关的图像和图表。
- scripts:项目运行的主要脚本,包括训练、推理等。
- src/:源代码目录,包含项目的核心逻辑。
- smolagents:smolagents 相关的代码。
- LICENSE:项目许可证文件。
- Makefile:构建项目的配置文件。
- README.md:项目说明文件。
- pyproject.toml:项目配置文件。
- serve_vllm.py:用于服务蒸馏后代理的脚本。
对项目进行扩展或者二次开发的方向
- 增强蒸馏算法:可以研究并实现新的蒸馏算法,以改善小型模型对大型代理行为的模仿效果。
- 扩展工具使用:项目支持使用检索和代码工具,可以进一步集成更多类型的工具,如自然语言处理工具、数据库接口等。
- 增加评估指标:目前项目支持在事实性和数学推理基准上评估模型,可以增加更多评估指标来全面衡量模型性能。
- 优化训练流程:可以通过优化训练流程,如自动化超参数调整,来提高训练效率和模型质量。
- 多模态扩展:考虑将项目扩展到多模态领域,支持处理图像、视频等多媒体输入。
- 用户界面开发:可以开发一个用户友好的界面,让非技术用户也能轻松使用和定制蒸馏后的模型。
通过以上方向的扩展和二次开发,agent-distillation 项目有望在多个领域发挥更大的作用,并为开源社区带来更多价值。
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