提升大模型 Function Calling 准确性：从技术方案到学习路径

提升大模型 Function Calling 准确性：从技术方案到学习路径

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/m0_59235945/article/details/144434869

在大模型应用开发中，函数调用（Function Calling）是实现复杂任务的关键环节。然而，当前通用模型在函数调用准确性方面仍存在诸多挑战。本文将探讨如何提升函数调用的准确性，并分享一个完整的大模型AI学习路径。

函数调用的过程

在函数调用过程中，每个候选函数包含函数名、参数名、默认值和描述等部分。模型需要准确理解用户意图，选择合适的函数并正确填充参数，才能输出完整的函数调用代码。

发现的问题

在实践中，我们观察到以下反复出现的问题：

• 函数名称和参数名称的误导：函数名称和参数名称的紧凑性可能导致歧义，尤其是在不同上下文中具有相似名称但功能不同的函数。
• 过度关注命名的影响：模型可能过于依赖函数和参数的名称，而忽视了其实际功能和用法。

方法：函数屏蔽

为了解决上述问题，研究者提出了函数屏蔽的方法。具体来说，就是用随机字符串替换函数和参数名称，迫使模型根据函数描述来理解其功能和用法。

实验结果显示，Hammer2.0模型在面对任意函数和参数命名模式时具有很强的适应性，性能下降幅度较小。

Hammer2.0模型

Hammer2.0已经在HuggingFace上发布，提供了从0.5B到7B不同规模的模型版本，用户可以在自己的环境或MaaS平台进行部署测试。

大模型AI学习路径

对于希望系统学习大模型AI的读者，本文提供了一个完整的进阶学习路径：

第一阶段：初阶应用（10天）

• 大模型AI的基础概念
• AI应用的业务和技术架构
• Prompt工程的核心思想
• 思维链和思维树等高级技巧

第二阶段：高阶应用（30天）

• RAG系统构建
• 向量检索与向量数据库
• ChatPDF等具体应用案例

第三阶段：模型训练（30天）

• 模型训练基础
• Transformer结构
• 微调和轻量化微调技术

第四阶段：商业闭环（20天）

• 大模型部署方案
• 云环境和本地部署
• 内容安全和算法备案

通过这个系统的学习路径，读者可以在2-3个月内从入门到精通，掌握大模型AI的核心技术和应用场景。