Датасет · xingyaoww
Инструкции для агентов с исполняемым кодом
xingyaoww/code-act
Данные CodeActInstruct: многошаговые задачи, где агент действует исполняемым Python-кодом.
Что внутри
Текстовый англоязычный датасет CodeActInstruct для обучения LLM-агентов. Подход CodeAct объединяет действия агента через исполняемый Python-код: агент выполняет код, видит результат и может менять прошлые действия или выдавать новые в многошаговом диалоге. С карточкой связаны статья, модель CodeActAgent-Mistral-7b-v0.1 и демо.
Что можно сделать
- SFT или LoRA для кодинг-агента
- Обучение агента с Python-интерпретатором
- Оценка многошагового использования инструментов
- Задачи
- Генерация текста
- Языки
- Английский
- Размер
- 10K–100K записей
- Скачиваний за месяц
- 480
- Лайков
- 77
Модели, обученные на нём
- mradermacher/CodeActAgent-Mistral-7b-v0.1-i1-GGUF 935
- mradermacher/CodeActAgent-Llama-2-7b-i1-GGUF 750
- mradermacher/CodeActAgent-Llama-2-7b-GGUF 579
- mradermacher/CodeActAgent-Mistral-7b-v0.1-GGUF 315
- applexml/kimi-k2Генерация текста 68
- applexml/kimi-k2-poc2Генерация текста 40
- xingyaoww/CodeActAgent-Mistral-7b-v0.1Генерация текста 38
- matrixportalx/NanoAgent-135M-Q4_K_M-GGUFГенерация текста 26
Как загрузить
from datasets import load_dataset
ds = load_dataset("xingyaoww/code-act")