xLAM是一个由Salesforce AI Research团队开发的基于大型语言模型(Large Language Models, LLMs)的智能代理研究项目。它通过聚合来自不同环境的智能代理轨迹，标准化并统一这些轨迹到一致的格式，以创建一个优化的通用数据加载器，专门用于智能代理的训练。xLAM-v0.1-r是此模型系列的0.1版本，专为研究目的设计，与VLLM和FastChat平台兼容。
需求人群： "目标受众主要是人工智能领域的研究人员和开发者，特别是那些专注于大型语言模型和智能代理技术的人群。xLAM提供了一个强大的工具，帮助他们更高效地进行智能代理的训练和研究。" 使用场景示例： 研究人员使用xLAM模型进行多轮对话场景的智能代理训练开发者利用xLAM进行智能客服系统的开发和优化教育机构使用xLAM作为教学工具，教授学生如何使用和开发基于LLMs的智能系统 产品特色： 支持多环境智能代理轨迹的聚合与统一优化的通用数据加载器，专为智能代理训练设计保持不同数据源之间的均衡并保持设备间的独立随机性与VLLM和FastChat平台的兼容性模型微调，适应广泛的智能代理任务和场景提供详细的安装和训练指南，便于研究人员快速上手 使用教程： 1. 访问xLAM的GitHub页面并克隆或下载项目代码2. 根据提供的安装指南配置docker环境或使用pip安装依赖3. 阅读文档了解模型的架构和功能4. 利用提供的数据加载器和训练脚本开始智能代理的训练5. 根据需要调整模型参数和训练配置以优化性能6. 运行基准测试以评估智能代理的性能 展开 浏览量：13 s1785318098921236 打开站点
