Lemur: Гармонизация естественного языка и кода для языковых агентов

Lemur: Harmonizing Natural Language and Code for Language Agents

October 10, 2023

Авторы: Yiheng Xu, Hongjin Su, Chen Xing, Boyu Mi, Qian Liu, Weijia Shi, Binyuan Hui, Fan Zhou, Yitao Liu, Tianbao Xie, Zhoujun Cheng, Siheng Zhao, Lingpeng Kong, Bailin Wang, Caiming Xiong, Tao Yu

cs.AI

Аннотация

Мы представляем Lemur и Lemur-Chat — открыто доступные языковые модели, оптимизированные как для работы с естественным языком, так и для программирования, которые служат основой для универсальных языковых агентов. Эволюция от моделей для языкового общения к функциональным языковым агентам требует, чтобы модели не только овладели навыками взаимодействия с человеком, рассуждения и планирования, но и обеспечивали закрепление в соответствующих средах. Это требует гармоничного сочетания языковых и программирующих возможностей в моделях. Lemur и Lemur-Chat предложены для решения этой задачи, демонстрируя сбалансированные способности в обеих областях, в отличие от существующих открытых моделей, которые, как правило, специализируются на чем-то одном. Благодаря тщательному предварительному обучению на корпусе с интенсивным использованием кода и тонкой настройке инструкций на данных текста и кода, наши модели достигают передовых средних показателей на различных тестах по тексту и программированию среди открытых моделей. Комплексные эксперименты демонстрируют превосходство Lemur над существующими открытыми моделями и его эффективность в различных задачах агентов, включая общение с человеком, использование инструментов и взаимодействие в полностью и частично наблюдаемых средах. Гармонизация между естественными и программными языками позволяет Lemur-Chat значительно сократить разрыв с проприетарными моделями в способностях агентов, предоставляя ключевые идеи для разработки продвинутых открытых агентов, способных рассуждать, планировать и работать в различных средах. https://github.com/OpenLemur/Lemur

English

We introduce Lemur and Lemur-Chat, openly accessible language models optimized for both natural language and coding capabilities to serve as the backbone of versatile language agents. The evolution from language chat models to functional language agents demands that models not only master human interaction, reasoning, and planning but also ensure grounding in the relevant environments. This calls for a harmonious blend of language and coding capabilities in the models. Lemur and Lemur-Chat are proposed to address this necessity, demonstrating balanced proficiencies in both domains, unlike existing open-source models that tend to specialize in either. Through meticulous pre-training using a code-intensive corpus and instruction fine-tuning on text and code data, our models achieve state-of-the-art averaged performance across diverse text and coding benchmarks among open-source models. Comprehensive experiments demonstrate Lemur's superiority over existing open-source models and its proficiency across various agent tasks involving human communication, tool usage, and interaction under fully- and partially- observable environments. The harmonization between natural and programming languages enables Lemur-Chat to significantly narrow the gap with proprietary models on agent abilities, providing key insights into developing advanced open-source agents adept at reasoning, planning, and operating seamlessly across environments. https://github.com/OpenLemur/Lemur