通过微调小型语言模型实现高效的 Agent 工具调用

这项研究突出了人工智能发展的一个有希望的方向，表明在工具调用等特定任务中，专门的、更小的模型可以优于更大的模型。这可能会带来更高效、更具成本效益的 AI 代理。

• •针对小型语言模型的微调可以在 Agent 工具调用中实现卓越的性能。
• •与仅依赖大型模型相比，这种方法在效率和资源利用方面具有潜在优势。
• •该研究表明，专注于特定任务优化可以在 AI 代理开发中产生重大效益。