可以看到，在 BFCL 榜单上，Hammer-7B 模型的总体准确率达到 83.92%，接近闭源 SOTA 模型 GPT-4 的 95.79%，优于其他工具调用模型。同时，在其他评测基准上，Hammer-7B 模型的平均 F1 达到 76.21%，接近闭源模型 GPT-4 的 78.79%，大幅领先其他工具调用模型。Hammer-7B 能够在参数规模较小的情况下，在...
BMTools(搭建了基于大模型的工具调用平台) Gorilla ToolLLM—>ToolLLaMA TaskMatrix.AI AutoAgents【7】 Dynamic LLM-Agent Network【7】 small llms are weak tool learners AGENTTUNING 手机端大模型Agent调用 multi-agent实现方法 MetaGPT AgentVerse Agents AutoGen crewAI α-UMi: Small LLMs Are Weak Tool ...
如果模型选择调用工具，它会以JSON格式提供必要的参数，执行环境随后解释并执行这个调用，可能会更新世界状态，并处理潜在的并行调用条件。执行结果返回给被测模型后，被测模型再次决定下一步行动，这个过程持续进行，直到用户模拟器认为任务完成（或无法完成），此时它会调用end_conversation工具结束对话。在整个交互过程中...
工具调用能力验证:研究团队使用 ToolACE 方案生成的数据集,对开源的 LLaMA-3.1-8B-Instruct 模型进行 LoRA 微调得到 ToolACE-8B 模型,并在加州大学伯克利分校团队发布的工具调用测试榜单 BFCL 上进行评估,在 BFCL 上击败所有模型获得榜首。 表1. 模型在 BFCL-v2 榜单上的工具调用性能比较(榜单数据更新于 2024/0...
通用能力验证:研究团队对训练后模型的综合通用能力进行测试,实验涵盖通用理解任务、代码生成任务、数学推理任务、尝试问答任务以及工具调用任务,结果证明 ToolACE-8B 模型在大幅提升工具调用能力的同时,相比于基座模型(LLaMA-3.1-8B-Instruct)并未明显损失其他能力,且各方面明显优于同规模开源工具调用模型 xLAM-7B-fc-r...
业界已发布的工具调用模型,在特定评测基准上有接近甚至超越闭源 SOTA 模型(比如 GPT-4)的表现,但在其他评测基准上下降明显,难以泛化到新工具和新场景。为应对这一挑战,来自OPPO 研究院和上海交通大学的研究团队提出函数掩码(Function Masking) 方法,构建了具备强大泛化能力的轻量化工具调用系列模型:Hammer,并开源了...
利用语言模型调用工具，是实现通用目标智能体（general-purpose agents）的重要途径，对语言模型的工具调用能力提出了挑战。然而，现有的工具评测和真实世界场景存在很大差距，局限性主要体现在以下几个方面：评估问题通常是 AI 生成的，形式固定；逻辑链简单，不涉及复杂多步推理；输入是纯文本形式，模态单一；没有部署...
工具调用的工作流程大致如下: 1. 用户交互: 1.1: 用户向执行器(Executor)发送提示(Prompt)。 1.2: 执行器最终将响应(Response)返回给用户。 2. 执行器与Llama模型的交互: 2.1: 执行器将用户的提示传递给Llama模型。 2.2: Llama模型生成包含工具调用的响应。
一、工具调用的重要性与挑战 工具调用是AI智能体实现自动化处理复杂任务的关键一环。在智能办公场景中,AI模型可以调用文档编辑、数据处理和通信等工具,高效地完成文档撰写、数据统计和信息沟通等多项任务。然而,要实现这一功能,模型需要具备高度的智能化和灵活性,能够根据场景变化动态地选择和调用合适的工具。