Functie-aanroepen is een cruciale mogelijkheid voor grote taalmodellen (LLM's) om te interageren met de echte wereld en nuttig te zijn buiten een eenvoudige chatassistent. LLM's hebben mogelijk niet de interne kennis om bepaalde taken uit te voeren, zoals het ophalen van de huidige weersomstandigheden. Ze kunnen echter externe API's of functies gebruiken om de benodigde informatie op te halen en te verwerken.

De stroom van functie-aanroepen werkt als volgt:

1. Het LLM bepaalt eerst of het de bewerking kan uitvoeren op basis van zijn interne trainingskennis of dat het externe tools of functies moet gebruiken.
2. Als externe tools nodig zijn, analyseert het LLM de gebruikersquery en selecteert het de juiste functies om uit te voeren.
3. Het LLM gebruikt vervolgens een Python-compiler om de functie-aanroepen te maken, de resultaten op te halen en deze terug te voeren in het LLM om de uiteindelijke reactie te genereren.

Deze mogelijkheid stelt LLM's in staat om hun functionaliteit uit te breiden en te interageren met de echte wereld, waardoor ze nuttiger en veelzijdiger worden. Functie-aanroepen stellen LLM's in staat taken uit te voeren zoals weersvoorspelling, beursanalyse en apparaatbesturing, die niet mogelijk zijn met hun interne kennis alleen.

In dit gedeelte zullen we de mogelijkheid van het model om meervoudige functie-aanroepen en geneste functie-aanroepen te verwerken, onderzoeken. Het doel is om de mogelijkheid van het model om complexe queries te ontleden en meerdere functies sequentieel uit te voeren om een uitgebreid antwoord te geven, te testen.

Eerst zullen we een voorbeeld bekijken van meervoudige functie-aanroepen, waarbij het model twee afzonderlijke functies moet uitvoeren om de gebruikersquery te beantwoorden. Het model moet in staat zijn om de relevante functies te identificeren, de noodzakelijke functie-aanroepen uit te voeren en de resultaten te combineren om het uiteindelijke antwoord te genereren.

Vervolgens zullen we het concept van geneste functie-aanroepen verkennen. In dit scenario wordt de output van één functie-aanroep de input voor een andere functie-aanroep. Het model moet deze afhankelijkheid herkennen, de functies in de juiste volgorde uitvoeren en het uiteindelijke resultaat aan de gebruiker presenteren.

Om ervoor te zorgen dat de modelreacties nauwkeurig en goed geformatteerd zijn, zullen we een systeembericht gebruiken dat het model begeleidt bij het omgaan met afhankelijke functie-aanroepen. Deze aanpak helpt het model de integriteit van de gegevens tijdens het multi-stage functie-uitvoeringsproces te behouden.

Tenslotte zullen we een complexer voorbeeld testen dat zowel meervoudige functie-aanroepen als geneste functie-aanroepen combineert. Dit zal de mogelijkheid van het model om ingewikkelde queries te verwerken en de uitvoering van meerdere functies te coördineren om een uitgebreid en nauwkeurig antwoord te leveren, demonstreren.

Door deze voorbeelden te verkennen, kunnen we de veelzijdigheid van het model en zijn vermogen om te interageren met realistische scenario's die de integratie van externe tools en functies vereisen, beoordelen.

Geneste functie-aanroepen is een krachtige functie die taalmodellen in staat stelt om complexe, meerstapsoperaties uit te voeren door de outputs van meerdere functies aan elkaar te koppelen. Deze mogelijkheid is cruciaal voor het in staat stellen van taalmodellen om te interageren met de echte wereld en geavanceerde use cases aan te pakken die verder gaan dan eenvoudige chatbots.

In dit gedeelte zullen we onderzoeken hoe het Mistol 7B versie 3-model kan omgaan met geneste functie-aanroepen, waarbij de output van één functie-aanroep wordt gebruikt als de input voor een andere functie-aanroep. Hierdoor kan het model complexe gebruikersqueries opdelen in een reeks onderling afhankelijke stappen, waarbij elke stap wordt uitgevoerd door een afzonderlijke functie.

De belangrijkste stappen bij het implementeren van geneste functie-aanroepen zijn:

1. Identificeren van afhankelijke functies: Het model moet herkennen wanneer een gebruikersquery de output van één functie vereist als input voor een andere functie. Dit vereist dat het model een uitgebreid begrip heeft van de beschikbare functies en hun input/output-relaties.

2. Functies in volgorde uitvoeren: Zodra de afhankelijke functies zijn geïdentificeerd, moet het model ze in de juiste volgorde uitvoeren en de relevante gegevens van de ene functie-aanroep naar de volgende doorgeven.

3. Uitvoer correct formatteren: Om ervoor te zorgen dat de uiteindelijke output nauwkeurig en betekenisvol is, moet het model een systeembericht gebruiken om de opmaak van de tussentijdse functie-aanroepresultaten te begeleiden.

Door deze technieken te beheersen, kunnen taalmodellen steeds complexere realistische taken aanpakken, waarbij ze naadloos meerdere externe tools en API's integreren om gebruikers uitgebreide en op maat gemaakte antwoorden te bieden. Dit niveau van functionaliteit is een belangrijke stap in de richting van het maken van taalmodellen echt nuttig en onmisbaar in een breed scala aan toepassingen.

Wanneer u te maken heeft met meerstaps- of geneste functie-aanroepen, is het cruciaal om ervoor te zorgen dat de invoer- en uitvoerformattering correct is. Uncle Code raadt aan om een systeembericht te gebruiken om de assistent te begeleiden bij het selecteren van de juiste tools en het omgaan met de afhankelijkheden ertussen.

Het voorgestelde systeembericht is:

Je bent een behulpzame assistent. Je taak is om relevante tools te selecteren op basis van de gebruikersquery. In het geval van meerdere tools, als de tools afhankelijk zijn van elkaar en de invoerparameter van de ene tool afkomstig is van een andere functie, gebruik dan @gevolgd door de functienaam voor de parameterwaarde. Dit zorgt ervoor dat de waarde correct wordt geformatteerd.

Dit systeembericht dient twee belangrijke doelen:

1. Tool-selectie: Het instrueert de assistent om de relevante tools te selecteren op basis van de gebruikersquery, zodat de benodigde functionaliteit wordt gedekt.

2. Afhankelijkheidsverwerking: Voor gevallen waarin de tools onderling afhankelijk zijn en de output van de ene functie nodig is als input voor de andere, leidt het systeembericht de assistent om de @functie_naam-syntaxis te gebruiken om correct te verwijzen naar de output van de vorige functie.

Door dit systeembericht te gebruiken, kan de assistent ervoor zorgen dat de invoer- en uitvoerformattering correct is, waardoor de naadloze uitvoering van de meerstaps- of geneste functie-aanroepen mogelijk wordt. Deze aanpak helpt de integriteit van de gegevensstroming te behouden en biedt een betrouwbare manier om de functie-aanroepfunctionaliteit van het model te benutten.

Het Mistol V3-model heeft indrukwekkende mogelijkheden getoond in het omgaan met meervoudige functie-aanroepen en geneste functie-aanroepen. De belangrijkste inzichten zijn:

1. Het model kan complexe gebruikersqueries ontleden in afzonderlijke functie-aanroepen en deze parallel uitvoeren, zoals te zien in het voorbeeld van het ophalen van het huidige weer in Parijs en de huidige tijd in San Francisco.

2. Voor geneste functie-aanroepen, waarbij de output van de ene functie de input voor de andere is, kan het model dit probleemloos afhandelen. Het gebruikt een systeembericht om ervoor te zorgen dat de output van de eerste functie-aanroep in het juiste formaat is voor de tweede functie-aanroep.

3. Het vermogen van het model om een combinatie van meervoudige functie-aanroepen en geneste functie-aanroepen te verwerken, zoals getoond in het laatste voorbeeld, benadrukt zijn flexibiliteit en robuustheid in realistische scenario's.

Overal genomen maken de functie-aanroepfuncties van het Mistol V3-model het tot een krachtig hulpmiddel voor het bouwen van interactieve applicaties die externe API's en diensten kunnen benutten. Door dit model in uw projecten te integreren, kunt u intelligente assistenten creëren die een breed scala aan taken kunnen uitvoeren, voorbij aan eenvoudige chatinteracties.