Agent-FLAN

Agent-FLAN旨在为大型语言模型提供有效的Agent Tuning数据和方法。它包含AgentInstruct、Toolbench以及定制的负样本数据集，用于Agent任务和工具利用的微调。该仓库提供了一系列数据集，包括agent_instruct_react、agent_instruct_tflan、toolbench_instruct_j1s1_3k等多个split，数据以JSONL格式存储，包含对话（角色、内容、损失）和ID等特征。Agent-FLAN基于Llama2-chat的对话格式，通过混合训练AgentInstruct、ToolBench和ShareGPT数据集生成。本仓库使用Apache 2.0协议授权。