Los investigadores han publicado en GitHub un proyecto de código abierto llamado AgentTuning, que ofrece un nuevo método para ajustar modelos de lenguaje. AgentTuning entrena y ajusta los modelos de lenguaje mediante trayectorias de interacción en tareas multiagente para adaptarse a diferentes tareas y escenarios. Este método puede mejorar el rendimiento y la capacidad de generalización de los modelos de lenguaje, reduciendo la cantidad de ajuste manual. AgentTuning ya se ha aplicado en varios ámbitos del procesamiento del lenguaje natural, como la generación de diálogos, los sistemas de preguntas y respuestas y la generación de resúmenes.