这些是关于大型语言模型(LLM)的 Function Calling、MCP、A2A 比较常见的问题。 1. Function call怎么训练的?怎么微调的? 将Function Calling 能力赋予 LLM 主要通过监督微调 (Supervised Fine-tuning, SFT) 实现,而不是在预训练阶段从零开始专门训练。基础模型需要先具备良好的指令遵循和代码/结构化数据生成能力。 训...
函数调用(译者注:Function Calling,允许模型通过调用特定的函数来执行某些复杂任务。)已经成为大语言模型(LLMs)的关键功能之一,能够显著增强大模型应用能力。因此,学习这项技术是极其有意义的。 基于此,我打算撰写一篇详细的教程,内容重点为基础介绍(因为这类教程已经很多了)之外的内容。本教程将专注于实际应用上,展示...
按照这个思路,23年我用自己的本地 Mac(20年的 Intel,没有m1芯片)接入了一个比较普通的模型 TheBloke/stablecode-completion-alpha-3b-4k-GGML (https://huggingface.co/stabilityai/stablecode-completion-alpha-3b-4k)做代码补全一次大概1秒左右 ,使用了 ialacol 也兼容 OpenAI 的协议,因此 langchain 等生态也...
昨天和大家一起从零写了个MCP Server,当时说到了MCP其实就是Anthropic搞的对OpenAI提出的Function Calling定了个新标准,规范化function calling应该怎么做,好让大语言模型能调用到外部的函数和工具,但是发现有些朋友对function calling不是很清楚,这里尝试用最简单的方法跟大家解析清楚...大...
AI大模型 | 提升大模型 Function Calling 准确性 无论是 LLM 还是 Agent 发挥胜寒里的核心点是「工具调用」或者说「函数调用」, 但是目前来看说通用的模型,函数调用的性能还不能很好满足我们的需求。本文探讨 如何提升函数调用准确性的一些方案。 先提个醒,论文内容并不一定(大多时候不)适合我们的场景, 而且论文...
下载一个开源模型和安装 Byzer-LLM 首先,我们必须有一个开源的模型,这里我们从 ModelScope 下载 QWen-70B 大模型。选择 ModelScope 是因为 HuggingFace 下载速度太慢, 选择 QWen-70B 是因为 Function Calling 是比较吃大模型能力的,较为复杂的函数调用,还是需要大一点的模型。
比如,谷歌的 Gemini API 最近也开始支持函数调用, Anthropic 也在将其整合到 Claude 中。函数调用(译者注:Function Calling,允许模型通过调用特定的函数来执行某些复杂任务。)已经成为大语言模型(LLMs)的关键功能之一,能够显著增强大模型应用能力。因此,学习这项技术是极其有意义的。
https://github.com/abetlen/llama-cpp-python?tab=readme-ov-file#function-calling https://github.com/abetlen/llama-cpp-python/tree/main/docker#cuda_simple https://docs.mistral.ai/capabilities/json_mode/ https://huggingface.co/MaziyarPanahi/Mistral-7B-Instruct-v0.3-GGUF ...
支持所有主要模型提供商,例如 OpenAI、Microsoft、Amazon、Google 和 Huggingface。 支持的模型类型包括“聊天”和“文本到图像”,还有更多模型类型正在开发中。 跨AI 提供商的可移植 API,用于聊天和嵌入模型。 支持同步和流 API 选项。 支持下拉访问模型特定功能。
Whenever I load a llama 3.1 via HuggingFaceLLM in the FunctionCallingAgentWorker it shows model does not support function calling api. Is the multi agent concierge workload only executed via OpenAI API calls? MohmedAAK commented Sep 22, 2024 i test it over AzureOpenAI, it works fine. some...