WorkflowLLM
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Workflowllm
紹介 :
WorkflowLLMは、データ中心のフレームワークであり、大規模言語モデル(LLM)のワークフローオーケストレーション能力の強化を目指しています。その中核となるのはWorkflowBenchです。これは、83個のアプリケーション、28個のカテゴリ、1503個のAPIからなる106763個のサンプルを含む、大規模な教師あり微調整データセットです。WorkflowLLMは、Llama-3.1-8Bモデルを微調整することで、ワークフローオーケストレーションタスク向けに最適化されたWorkflowLlamaモデルを作成します。実験結果から、WorkflowLlamaは複雑なワークフローのオーケストレーションにおいて優れた性能を示し、未知のAPIへの汎化能力も高いことが明らかになっています。
ターゲットユーザー :
WorkflowLLMのターゲットユーザーは、開発者、データサイエンティスト、自動化エンジニアです。特に、複雑なワークフローや自動化タスクの処理が必要な方々を対象としています。本フレームワークは、大規模なデータセットと最適化されたモデルを提供することで、これらの専門家がLLMベースのソリューションをより効率的に構築?展開し、業務プロセスの自動化を実現できるようにします。
総訪問数: 502.6M
最も高い割合の地域: US(19.34%)
ウェブサイト閲覧数 : 49.4K
使用シナリオ
開発者はWorkflowLLMを使用して、複雑なソフトウェア開発プロセスを自動化します。
データサイエンティストはWorkflowLLMを使用して、大規模なデータセットを処理および分析します。
自動化エンジニアはWorkflowLLMを使用して、産業用自動化プロセスを設計および最適化します。
製品特徴
データ収集:RoutineHubなどのプラットフォームから現実世界のAppleショートカットを収集し、Python風のコードに変換します。
クエリ拡張:ChatGPTを使用して、多様で複雑なタスククエリを生成し、ワークフローデータセットを充実させます。
ワークフロー生成:訓練済みのアノテーションモデルが合成クエリからワークフローを生成し、品質チェックを行った後、収集したサンプルと統合して最終的なデータセットを作成します。
モデル微調整:WorkflowBenchを使用してLlama-3.1-8Bモデルを微調整し、ワークフローオーケストレーションタスク向けに最適化されたWorkflowLlamaを作成します。
実験結果:WorkflowLlamaは複雑なワークフローのオーケストレーションと、未知のAPIへの汎化において優れた性能を示しました。
データ前処理:元のApple Shortcuts plist形式を抽象構文木(AST)表現に変換し、データの可読性と実用性を向上させます。
訓練と推論:モデルの訓練と推論を行うためのツールを提供し、ログ記録と中間チェックポイントの保存をサポートします。
使用チュートリアル
1. 環境設定:Python 3.8がインストールされていることを確認し、requirements.txtに従ってすべての依存関係をインストールします。
2. データ前処理:preprocess/Convert_ShortCut_to_Python.pyスクリプトを実行して、.plistまたは.shortcutファイルをPython互換形式に変換します。
3. モデルの訓練:scripts/train.shスクリプトを実行してモデルの訓練を開始します。基本モデルのパスとデータのパスをパラメータとして指定します。
4. 推論の実行:モデルの訓練が完了したら、scripts/infer.shを使用して推論を実行します。訓練済みのモデルのチェックポイントパスを指定します。
5. 結果の確認:モデルの出力結果を分析し、ワークフローオーケストレーションの効果を評価します。
6. 微調整と最適化:実験結果に基づいて、特定のワークフローのニーズに合わせてモデルを微調整します。
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