La dernière mise à jour du système Open Functions de Gorilla a introduit une gamme de capacités puissantes qui améliorent l'interaction entre les modèles de langage à grande échelle et divers API. Voici les principales mises en évidence :

1. Prise en charge de plusieurs langues : Le système mis à jour prend désormais en charge l'invocation d'API écrites en Java et Python, en plus du support existant pour divers autres langages de programmation.

2. Appels de fonction parallèles : La version 2 des Open Functions de Gorilla permet aux utilisateurs de générer et d'exécuter plusieurs fonctions simultanément, améliorant ainsi l'efficacité et réduisant les erreurs.

3. Précision et compatibilité améliorées : Le système détecte maintenant mieux la pertinence des fonctions, réduisant les erreurs et améliorant la précision. Il prend également en charge une gamme plus large de types de données, améliorant la compatibilité avec diverses applications.

4. Intégration de services Web améliorée : La version 2 des Open Functions de Gorilla offre une meilleure gestion des appels d'API RESTful, permettant de meilleures performances lors de l'intégration avec des services Web tels que Slack, PayPal et Stripe.

5. Intégration transparente : Les mises à jour font de la version 2 des Open Functions de Gorilla un remplacement direct pour diverses applications, des réseaux sociaux à l'utilisation d'outils, consolidant sa position en tant que solution de pointe pour les capacités d'appel de fonction des modèles de langage à grande échelle.

La place de marché des agents et assistants Gorilla est une plateforme open source qui donne accès à plus de 150 agents certifiés provenant de fournisseurs d'IA de premier plan comme LLaMA, Anthropic et OpenAI. Cette interface unifiée permet aux utilisateurs de rechercher, déployer et personnaliser facilement des agents pour automatiser une large gamme de tâches, notamment l'extraction de données et les interactions avec les API.

La place de marché comporte une barre de progression pour la validation des agents, permettant aux utilisateurs d'examiner et de contribuer au développement de ces agents, favorisant ainsi un environnement collaboratif qui améliore la productivité. Par exemple, l'agent Google Jobs fournit des offres d'emploi en temps réel en fonction des invites des utilisateurs, illustrant les capacités de ces agents.

En tirant parti de la place de marché des agents et assistants Gorilla, les utilisateurs peuvent accéder à un écosystème diversifié d'outils et de services alimentés par l'IA, les adaptant à leurs besoins spécifiques. Cette plateforme permet aux utilisateurs de rationaliser leurs flux de travail et d'exploiter tout le potentiel des modèles de langage à grande échelle dans leurs applications et projets.

GoX est un runtime open source introduit par Gorilla, permettant aux utilisateurs d'exécuter des applications autonomes de modèles de langage à grande échelle avec un minimum de supervision humaine. Cette plateforme innovante offre une interface simple et intuitive pour exécuter du code généré par des modèles de langage à grande échelle, tout en offrant la possibilité de valider ou d'annuler des actions, assurant ainsi la sécurité et le contrôle.

Les principales caractéristiques de GoX incluent :

1. Exécution autonome : GoX permet aux modèles de langage à grande échelle d'interagir de manière autonome avec des applications et des services, gérant des tâches telles que l'envoi de messages Slack, la gestion de fichiers, etc.

2. Confinement des dommages : La plateforme intègre des fonctionnalités pour atténuer les risques, notamment la possibilité de valider les actions après leur exécution et une fonction d'annulation pour revenir en arrière en cas de résultats indésirables.

3. Prise en charge des API RESTful : GoX prend en charge les appels d'API RESTful, permettant une intégration transparente avec une large gamme de services Web et d'applications.

4. Interface Web : Les utilisateurs peuvent générer, modifier et exécuter du code généré par des modèles de langage à grande échelle via l'interface Web intuitive fournie par GoX.

En tirant parti de GoX, les utilisateurs peuvent exploiter tout le potentiel des modèles de langage à grande échelle, les habilitant à exécuter de manière autonome des tâches et à interagir avec diverses applications et services. Ce runtime open source offre un environnement sécurisé et contrôlé, garantissant que les utilisateurs puissent exploiter la puissance de ces modèles d'IA avancés avec confiance et facilité.

Le RAFT (Retrieval Augmented Fine-Tuning) de Gorilla est une méthode pour améliorer les modèles de langage à grande échelle en les entraînant à mieux utiliser les connaissances spécifiques à un domaine stockées dans des documents. L'objectif principal du RAFT est d'affiner les modèles pour qu'ils puissent effectivement trier les documents pertinents des documents non pertinents lors de la réponse à des questions dans un cadre de livre ouvert, en mettant l'accent sur l'extraction d'informations et en minimisant les hallucinations.

En employant le RAFT, Gorilla vise à améliorer la capacité du modèle à fournir des réponses précises adaptées à des domaines spécifiques, comme la recherche biomédicale ou les données d'entreprise. Cette approche améliore les performances des modèles de langage à grande échelle dans les tâches spécialisées nécessitant une récupération détaillée des connaissances.

La méthodologie RAFT fonctionne en entraînant le modèle à exploiter efficacement les informations contenues dans les documents pertinents, plutôt que de s'appuyer uniquement sur ses propres connaissances acquises. Cela permet au modèle de s'appuyer sur une base de connaissances plus large et plus complète, conduisant à des réponses plus précises et spécifiques au domaine.

Grâce à l'intégration du RAFT, les modèles de langage à grande échelle de Gorilla peuvent mieux naviguer et extraire les informations pertinentes à partir d'une grande variété de documents spécifiques à un domaine, améliorant ainsi leurs performances globales et leur utilité dans les applications spécialisées.

Dans cette vue d'ensemble complète, nous avons exploré les dernières mises à jour et avancées du cadre Gorilla, un outil puissant qui permet aux modèles de langage à grande échelle de s'intégrer en douceur à une large gamme d'API et de services.

L'introduction de la version 2 des Open Functions a considérablement amélioré la capacité du modèle à invoquer des API, à prendre en charge plusieurs langages de programmation et à gérer les appels de fonction parallèles. Cette amélioration assure une plus grande précision, une réduction des erreurs et une compatibilité accrue avec diverses applications.

La place de marché des agents et assistants est un autre développement passionnant, offrant aux utilisateurs l'accès à plus de 150 agents certifiés provenant de fournisseurs d'IA de premier plan. Cette plateforme collaborative permet un déploiement et une personnalisation faciles des agents pour automatiser diverses tâches, favorisant un environnement productif et innovant.

En outre, l'introduction de GoX, un runtime pour les applications autonomes de modèles de langage à grande échelle, permet aux utilisateurs d'exécuter ces modèles avec un minimum de supervision humaine. L'inclusion de fonctionnalités telles que le confinement des dommages et la possibilité d'annuler les actions aide à atténuer les risques et à assurer la sécurité.

Enfin, la méthode de Retrieval Augmented Fine-Tuning (RAFT) vise à améliorer la capacité du modèle à utiliser efficacement les connaissances spécifiques à un domaine, améliorant ses performances dans les tâches spécialisées nécessitant une récupération détaillée des informations.

Ces mises à jour démontrent collectivement l'engagement de Gorilla à repousser les limites des capacités des modèles de langage à grande échelle, les rendant plus polyvalents, précis et accessibles pour un large éventail d'applications. Alors que le paysage de l'IA continue d'évoluer, le cadre Gorilla se présente comme un témoignage des progrès constants dans ce domaine.