ScoreFlow:一种自动化多智能体工作流生成和优化方法

ScoreFlow是什么?

ScoreFlow是一种自动化多智能体工作流生成与优化方法,它通过基于梯度的连续空间优化技术,结合Score-DPO,不断改进协作流程,从而提升模型性能。它在问答、编程、数学推理等多个基准测试中比现有的方法都更优,并支持小模型以更低推理成本超越大模型。ScoreFlow由芝加哥大学、普林斯顿大学和牛津大学的团队开发。

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ScoreFlow功能特征

  • 高效优化:利用连续空间的梯度优化技术,提升模型性能。

  • 偏好优化:结合Score-DPO,集成了 Score-DPO,这是一种直接偏好优化方法的变体,考虑定量反馈,优化模型输出。

  • 小模型优势:帮助小模型在性能上超越大模型,降低推理成本。

  • 多任务支持:覆盖问答、编程、数学推理等多种应用场景。

实验结果

  • 在六个不同的基准测试(包括问答、编码和数学推理)中,ScoreFlow 相比现有基线实现了 8.2% 的改进。

  • ScoreFlow 还能够在较低的推理成本下,使较小的模型超越较大的模型。

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ScoreFlow应用场景

  • 问答系统:提升问答模型的准确性和效率。

  • 编程辅助:优化代码生成模型,提高编程效率。

  • 数学推理:增强模型在数学问题解决中的表现。

  • 多智能体协作:优化多智能体工作流,提升整体任务效率。

ScoreFlow使用方法

硬件准备:需要80-90GB显存。

环境设置:

  • 使用 conda 创建一个新的虚拟环境,并安装必要的依赖项。

  • 下载数据集并将其解压缩到项目目录中。

优化过程:

  • 通过迭代优化模型,逐步提高性能。

  • 使用 generate.py 和 evaluate.py 脚本进行优化。

  • 可以通过增加迭代次数来调整优化过程。

推理:

  • 在测试集上运行推理,评估模型的最终性能。

Github项目:https://github.com/Gen-Verse/ScoreFlow

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