Gemini模型ReAct框架在Kaggle环境下的轨迹数据集-penpentled

Gemini模型ReAct框架在Kaggle环境下的轨迹数据集-penpentled 数据来源：互联网公开数据 标签：大语言模型,LLM,ReAct,Gemini,Kaggle,轨迹数据,机器学习,Agent 数据概述： 本数据集包含了使用Gemini模型在Kaggle环境中生成的ReAct（Reasoning and Acting）框架的轨迹数据。ReAct是一种结合了推理和行动能力的LLM（大型语言模型）框架，旨在提高模型在复杂任务中的表现。数据集记录了Agent在Kaggle环境中执行任务的详细步骤，包括思考过程、采取的行动以及产生的观测结果。

数据用途概述： 该数据集主要用于LLM Agent的研究和开发，特别是在ReAct框架下。研究人员可以利用此数据训练和评估ReAct Agent，探索不同的推理策略和行动方法。数据集也适用于分析Agent在Kaggle环境中的行为模式，优化Agent的决策过程。此外，该数据集可用于教学和实践，帮助学习者理解ReAct框架的工作原理和LLM Agent的构建方法。