1. 大模型在基于funciton call调用工具时并不是真的学习到了工具的描述,很可能是通过检测到一种特殊的标识符进行工具调用 2. 虽然大模型支持一次请求连续调用多个子函数,但并不建议 接口说明 Openai 对于function call示例Function calling and other API updates 大模型可以处理大部分的问题(预训练时已经喂了足够多...
左边做了domain selection,右边的dialogue context中没有domain selection,直接是function call了。 感觉左边也没必要做domain selection,右边的"name": hotel其实也是一种domain selection的形式了。 为啥继续增加训练数据效果会变差? table5中,每个domain的训练数据为200条时,效果最好;增加到300、400,效果反而变差了。
基于LLM 和 Function Call实现Agent ReAct的作用就是协同LLM和外部的信息获取,与其它功能交互,如果说LLM模型是大脑,那么ReAct框架就是这个大脑的手脚和五官。 下面我们就用代码来实现一个简单的具有自主规划功能的Agent,需要的东西也很简单: Python开发环境 python 版本用到3.12.1 版本没有强制要求 支持Function Call ...
llm function call用法llm function call用法 使用LLM的Function Call功能时,需要定义一些函数(描述函数用途、参数名、参数描述),并传给LLM。当用户输入问题时,LLM通过文本分析判断是否需要调用某个预定义的函数。如果需要调用,LLM会返回一个JSON,包括需要调用的函数名、需要输入到函数的参数名和参数值。此功能主要完成...
通过让 function_call 调用 API,我们轻易就能让 llm 和环境进行交互。然后,各家公司的 agent 模型应运而出,却都像一个没灵魂的躯壳,完全让用户提不起兴趣。问题出在哪里?我个人觉着是这个 agent 没有思考能力,导致和环境的交互太死板了。毕竟目前的 function_call,本质就是把一堆 if else 语句变成训练语料让...
SWIFT支持了开源模型,尤其是中小型模型(7B、14B等)对Agent场景的训练,并将loss-scale技术应用到agent训练中,使中小模型API Call能力更稳定,并支持使用单张商业级显卡进行Agent推理和部署,可以直接在生产场景中全链路闭环落地使用。 1.环境安装 #设置pip全局镜像 (加速下载)pip configsetglobal.index-url https://mirr...
message = {"role": "assistant","tool_calls": [ {"type": "function","function": {"name": "get_current_temperature","arguments": {"location": "Paris, France"} } } ]}chat.append(message)现在，我们真正在 Python 代码中调用该工具，并将其响应添加到聊天中:message = {"role...
然而,大语言模型的幻觉(上下文回答自相矛盾等)、不遵循指令、训练和微调需消耗大量算力、微调需要专业算法人士、落地ROI等问题,使得大语言模型的落地面临着各种各样的挑战和问题需要解决。 FunctionCall、RAG、few-shot、SFT、AI Agent平台等这些技术框架和产品的出现,使得普通人直接使用LLM变得容易了起来~随便利用LLM通...
- 介绍了Azure AI Studio生成式AI使用场景,以及PromptFlow在UI与代码之间无缝切换。 开发最佳实践 - 介绍了应用大模型主要的三种技术方式:提示、嵌入、微调/训练/定制。 - 阐述了应用实现的新设计模式:RAG微调训练、大模型驱动FunctionCall、Agent模式、LangChain Expression Language (LCEL)。
为了利用 ChatGPT 新增的函数调用（function call）功能，作者将每个 API 视为一个特殊函数，并将其 API 文档放入 ChatGPT 的函数字段来让模型理解如何调用 API。此外，作者也定义了「Give Up」和「Final Answer」两种函数标识行为序列的结束。DFSDT与传统模型推理方法的对比（左图），解路径标注流程示意图（右图）...