大模型(LLM)支持 Function Calling 的能力主要归功于以下几个关键技术: 1. 提示工程(Prompt Engineering) 通过精心设计的 System Prompt 和示例,引导模型按照特定格式输出结构化信息,如 JSON 或特定 API 调用格式。 例如,OpenAI 的 GPT-4-turbo 通过 few-shot learning 让模型学会
Function Calling(FC)极大地扩展了LLM的应用边界,其中高质量和多样化的训练数据对于释放这种能力至关重要。然而,真实的函数调用数据很难收集和注释,而由现有管道生成的合成数据往往缺乏覆盖和准确性。在本文中,我们提出了ToolACE,一个自动代理管道,旨在生成准确,复杂和多样化的工具学习数据。ToolACE利用一种新颖的自进化...
# Importing the GPTSummarizer class from the skllm.preprocessing modulefrom skllm.preprocessing import GPTSummarizer# Importing the get_summarization_dataset functionfrom skllm.datasets import get_summarization_dataset# Calling the get_summarization_dataset functionX = get_summarization_dataset()# Creating ...
📢 Check out our detailedBerkeley Function Calling Leaderboard changelog(Last updated: ) for the latest dataset / model updates to the Berkeley Function Calling Leaderboard! 🎯 [10/04/2024] Introducing the Agent Arena by Gorilla X LMSYS Chatbot Arena! Compare different agents in tasks like sea...
accuracy differences across runs due to the non-deterministic nature of how these models are served. This translates to a swing in accuracy around 5%. In the future, we are looking to improve the quality of this dataset or use a higher quality generic-domain function calling evaluation dataset...
from skllm.datasetsimportget_classification_dataset #getclassification dataset from sklearnX,y=get_classification_dataset()# defining the model clf=ZeroShotGPTClassifier(openai_model="gpt-3.5-turbo")# fitting the data clf.fit(X,y)# predicting the data ...
本节针对Modelscope-Agent中的交互式框架AgentFabric,微调小模型qwen-7b-chat使其具有function call能力 由于ms-agent中的system prompt与Modelscope-Agent中的system prompt格式不匹配,直接训练效果不佳,为此我们根据ms-agent转换格式得到新数据集ms_agent_for_agentfabric,现已集成到SWIFT中。 其中ms-agent-for-agent...
Byzer-LLM 基于 Ray 技术构建,是一款覆盖大语言模型(LLM)完整生命周期的解决方案,包括预训练、微调、部署及推理服务等阶段。 Byzer-LLM 的独特之处在于: 版本记录 0.1.39:提升函数功能实现 / 更新 SaaS 开发者套件(SDK) / 集成 OpenAI 兼容 API 服务 ...
train_dataset_mix_ratio2.0\--train_dataset_sample-1\--num_train_epochs2\--max_length1500\--check_dataset_strategywarning\--lora_rank8\--lora_alpha32\--lora_dropout_p0.05\--lora_target_modulesALL\--self_cognition_sample3000\--model_name卡卡罗特\--model_author陶白白\--gradient_checkpointing...
dataset.○Toxicity:Verifyingthattoxicorharmfuldatahasbeenremovedandnosuchdataremains.311.2TrainingLLMsb.Training/Fine-tuningconfiguration●LLMsmodelstructureselection:○Transformers-basedarchitecture○Structurestoselectfrom:■Encoder-only(BERTs)■Decoder-only(GPTs,LLaMA)...