Die neueste Aktualisierung von Gorillas Open Functions-System hat eine Reihe leistungsfähiger Funktionen eingeführt, die die Interaktion zwischen großen Sprachmodellen und verschiedenen APIs verbessern. Hier sind die wichtigsten Highlights:

1. Mehrsprachige Unterstützung: Das aktualisierte System unterstützt nun das Aufrufen von APIs, die in Java und Python geschrieben sind, zusätzlich zur bestehenden Unterstützung für verschiedene andere Programmiersprachen.

2. Parallele Funktionsaufrufe: Gorillas Open Functions v2 ermöglicht es Benutzern, mehrere Funktionen gleichzeitig zu generieren und auszuführen, was die Effizienz steigert und Fehler reduziert.

3. Verbesserte Genauigkeit und Kompatibilität: Das System erkennt die Relevanz von Funktionen nun besser, was Fehler reduziert und die Genauigkeit verbessert. Es unterstützt auch eine breitere Palette an Datentypen, was die Kompatibilität mit vielfältigen Anwendungen erhöht.

4. Verbesserte Web-Service-Integration: Gorillas Open Functions v2 bietet eine verbesserte Handhabung von RESTful-API-Aufrufen, was zu einer besseren Leistung bei der Integration mit Webdiensten wie Slack, PayPal und Stripe führt.

5. Nahtlose Integration: Die Aktualisierungen machen Gorillas Open Functions v2 zu einem Drop-in-Ersatz für verschiedene Anwendungen, von sozialen Medien bis hin zur Werkzeugnutzung, und festigen seine Position als führende Lösung für die Aufruffähigkeiten von Sprachmodellen.

Um mit Gorillas Open Functions v2 zu beginnen, können Sie das vortrainierte Modell auf Hugging Face installieren und dem bereitgestellten Integrationshandbuch folgen, um es in Ihre eigenen Anwendungen zu integrieren. Diese leistungsstarke Aktualisierung eröffnet neue Möglichkeiten, um große Sprachmodelle in einer Vielzahl von Anwendungsfällen zu nutzen.

Der Gorilla Agent und Assistant Marketplace ist eine Open-Source-Plattform, die Zugriff auf über 150 zertifizierte Agenten von führenden KI-Anbietern wie LLaMA, Anthropic und OpenAI bietet. Diese einheitliche Schnittstelle ermöglicht es Benutzern, Agenten einfach zu suchen, zu implementieren und anzupassen, um eine breite Palette von Aufgaben zu automatisieren, einschließlich Datenextraktion und API-Interaktionen.

Der Marktplatz verfügt über eine Fortschrittsanzeige für die Agentenvalidierung, die es Benutzern ermöglicht, an der Entwicklung dieser Agenten mitzuwirken und beizutragen, was ein kollaboratives Umfeld fördert und die Produktivität steigert. Zum Beispiel bietet der Google Jobs-Agent Echtzeit-Stellenangebote basierend auf Benutzeranfragen, was die Fähigkeiten dieser Agenten demonstriert.

Durch die Nutzung des Gorilla Agent und Assistant Marketplace können Benutzer auf ein vielfältiges Ökosystem von KI-gesteuerten Tools und Diensten zugreifen und sie an ihre spezifischen Bedürfnisse anpassen. Diese Plattform ermöglicht es Benutzern, ihre Arbeitsabläufe zu optimieren und das volle Potenzial großer Sprachmodelle in ihren Anwendungen und Projekten auszuschöpfen.

GoX ist eine Open-Source-Laufzeitumgebung, die von Gorilla eingeführt wurde und es Benutzern ermöglicht, autonome Anwendungen mit großen Sprachmodellen mit minimaler menschlicher Überwachung auszuführen. Diese innovative Plattform bietet eine einfache und intuitive Schnittstelle zum Ausführen von generativem Code, der von großen Sprachmodellen angetrieben wird, und bietet gleichzeitig die Möglichkeit, Aktionen zu bestätigen oder rückgängig zu machen, um Sicherheit und Kontrolle zu gewährleisten.

Zu den Hauptmerkmalen von GoX gehören:

1. Autonome Ausführung: GoX ermöglicht es großen Sprachmodellen, autonom mit Anwendungen und Diensten zu interagieren und Aufgaben wie das Senden von Slack-Nachrichten oder das Verwalten von Dateien zu erledigen.

2. Schadensbegrenzung: Die Plattform beinhaltet Funktionen zur Risikominderung, einschließlich der Möglichkeit, Aktionen nach ihrer Ausführung zu validieren und eine Rückgängigmachenfunktion, um unerwünschte Ergebnisse zu korrigieren.

3. Unterstützung für Restful-APIs: GoX unterstützt Restful-API-Aufrufe, was eine nahtlose Integration mit einer Vielzahl von Webdiensten und Anwendungen ermöglicht.

4. Webbasierte Oberfläche: Benutzer können über die intuitive webbasierte Oberfläche von GoX Code generieren, bearbeiten und ausführen, der von großen Sprachmodellen erstellt wurde.

Durch die Nutzung von GoX können Benutzer das volle Potenzial großer Sprachmodelle erschließen, indem sie sie dazu befähigen, Aufgaben autonom auszuführen und mit verschiedenen Anwendungen und Diensten zu interagieren. Diese Open-Source-Laufzeitumgebung bietet ein sicheres und kontrolliertes Umfeld, damit Benutzer diese fortschrittlichen KI-Modelle mit Vertrauen und Leichtigkeit einsetzen können.

Um mit GoX zu beginnen, besuchen Sie die Dokumentation des Gorilla-Projekts und erkunden Sie die Schritt-für-Schritt-Anleitungen zur Integration und Nutzung dieser innovativen Laufzeitumgebung in Ihren eigenen Anwendungen und Arbeitsabläufen.

Gorillas RAFT (Retrieval Augmented Fine-Tuning) ist eine Methode zur Verbesserung großer Sprachmodelle, indem sie darauf trainiert werden, domänenspezifisches Wissen in Dokumenten besser zu nutzen. Der Hauptfokus von RAFT liegt darauf, Modelle dahingehend zu feinabstimmen, dass sie effektiv zwischen relevanten und irrelevanten Dokumenten unterscheiden können, wenn sie in einem Open-Book-Setting Fragen beantworten, wobei der Schwerpunkt auf der Informationsextraktion und der Minimierung von Halluzinationen liegt.

Durch den Einsatz von RAFT zielt Gorilla darauf ab, die Fähigkeit des Modells zu verbessern, genaue Antworten zu liefern, die auf spezifische Domänen wie biomedizinische Forschung oder Unternehmensdaten zugeschnitten sind. Dieser Ansatz verbessert die Leistung großer Sprachmodelle bei spezialisierten Aufgaben, die eine detaillierte Wissensrückgewinnung erfordern.

Die RAFT-Methodik funktioniert, indem das Modell darauf trainiert wird, die in relevanten Dokumenten enthaltenen Informationen effektiv zu nutzen, anstatt sich nur auf sein eigenes erlerntes Wissen zu verlassen. Dies ermöglicht es dem Modell, auf eine breitere und umfassendere Wissensbasis zurückzugreifen, was zu genaueren und domänenspezifischeren Antworten führt.

Durch die Integration von RAFT können die großen Sprachmodelle von Gorilla Dokumente aus einer Vielzahl von domänenspezifischen Bereichen besser navigieren und relevante Informationen daraus extrahieren, was ihre Gesamtleistung und Nützlichkeit in spezialisierten Anwendungen letztendlich verbessert.

In dieser umfassenden Übersicht haben wir die neuesten Updates und Fortschritte im Gorilla-Framework untersucht, einem leistungsfähigen Werkzeug, das es großen Sprachmodellen ermöglicht, nahtlos mit einer Vielzahl von APIs und Diensten zu integrieren.

Die Einführung von Open Functions Version 2 hat die Fähigkeit des Modells, APIs aufzurufen, mehrere Programmiersprachen zu unterstützen und parallele Funktionsaufrufe zu verarbeiten, erheblich verbessert. Diese Verbesserung gewährleistet eine höhere Genauigkeit, weniger Fehler und eine verbesserte Kompatibilität mit vielfältigen Anwendungen.

Der Agents and Assistant Marketplace ist eine weitere spannende Entwicklung, die Benutzern Zugriff auf über 150 zertifizierte Agenten von führenden KI-Anbietern bietet. Diese kollaborative Plattform ermöglicht eine einfache Bereitstellung und Anpassung von Agenten, um verschiedene Aufgaben zu automatisieren und so ein produktives und innovatives Umfeld zu fördern.

Darüber hinaus führt die Einführung von GoX, einer Laufzeitumgebung für autonome Anwendungen mit großen Sprachmodellen, dazu, dass Benutzer diese Modelle mit minimaler menschlicher Überwachung ausführen können. Die Aufnahme von Funktionen wie Schadensbegrenzung und Rückgängigmachenfunktionen hilft, Risiken zu mindern und die Sicherheit zu gewährleisten.

Schließlich zielt die Retrieval Augmented Fine-Tuning (RAFT)-Methode darauf ab, die Fähigkeit des Modells zu verbessern, domänenspezifisches Wissen effektiv zu nutzen, was seine Leistung bei spezialisierten Aufgaben, die eine detaillierte Informationsrückgewinnung erfordern, verbessert.

Diese Aktualisierungen zeigen insgesamt Gorillas Engagement, die Grenzen der Fähigkeiten großer Sprachmodelle zu erweitern und sie vielseitiger, genauer und zugänglicher für eine Vielzahl von Anwendungen zu machen. Da sich die KI-Landschaft weiterentwickelt, steht das Gorilla-Framework als Beweis für die kontinuierlichen Fortschritte in diesem Bereich.