Function Calling 则是让 AI 应用开发变得更加容易。大模型可以直接和外部 API 或函数结合起来,执行特定的任务,如获取实时数据、执行计算等。 好处是显而易见的。“以前,将一段话提取成 JSON 结构时,常常会出现缺少字段的情况。但如果使用 函数调用,大型模型内部会处理这些细节,从而大幅提高准确率。” 张善友表示。
为弥补这一不足,CodeFuse发布了首个面向ToolLearning领域的中文评测基准ToolLearning-Eval,以帮助开发者跟踪ToolLearning领域大模型的进展,并了解各个ToolLearning领域大模型的优势与不足。ToolLearning-Eval按照Function Call流程进行划分,包含工具选择、工具调用、工具执行结果总结这三个过程,方便通用模型可以对各个过程进行评...
有如下优势: 通过纯C++实现完整LLM服务。包含tokenizer部分,支持huggingface, sentencepiecetokenizer。 不存在triton_server <--> tokenizer_backend <--> trtllm_backend之间的进程间通信。 通过grps的自定义http功能实现OpenAI接口协议,支持chat和function call模式。 支持扩展不同LLM的prompt构建风格以及生成结果的解析...
在这条产业链中,金融衍生品风险transfer.although金融衍生工具发挥的一个重要功能有分散或转移风险的优势,我们不能忽视的事实,他们也可能积累和提升金融体系的系统性risk.there的主要因素引起的经济和金融虚拟化和广泛使用金融derivatives.virtualization的衍生物,如伴有系统性风险的积累是指在金融体系并没有完全转化...
带了另一大优势是,API 标准化与准确率提升。Function Calling 机制促使开发者按照一定的标准来定义和调用函数,从而提高了 API 的标准化程度。 许多大型模型应用开发公司在早期阶段,都会自行定义各种接口,而如今都在向 OpenAI 的接口标准靠拢。当然,它们之间仍存在一些差异。
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