Последнее обновление системы Open Functions от Gorilla представило ряд мощных возможностей, которые улучшают взаимодействие между крупными языковыми моделями и различными API. Вот основные моменты:

1. Многоязычная поддержка: Обновленная система теперь поддерживает вызов API, написанных на Java и Python, в дополнение к существующей поддержке различных других языков программирования.

2. Параллельные вызовы функций: Open Functions v2 от Gorilla позволяет пользователям генерировать и выполнять несколько функций одновременно, повышая эффективность и снижая ошибки.

3. Повышенная точность и совместимость: Система теперь лучше определяет актуальность функций, снижая ошибки и повышая точность. Она также поддерживает более широкий спектр типов данных, улучшая совместимость с разнообразными приложениями.

4. Улучшенная интеграция с веб-сервисами: Open Functions v2 от Gorilla предлагает улучшенную обработку вызовов RESTful API, обеспечивая лучшую производительность при интеграции с веб-сервисами, такими как Slack, PayPal и Stripe.

5. Бесшовная интеграция: Обновления делают Open Functions v2 от Gorilla заменой для различных приложений, от социальных сетей до инструментов, укрепляя его позиции как ведущего решения для возможностей вызова функций языковых моделей.

Рынок агентов и помощников Gorilla - это открытая платформа, которая предоставляет доступ к более чем 150 сертифицированным агентам от ведущих поставщиков AI, таких как LLaMA, Anthropic и OpenAI. Этот унифицированный интерфейс позволяет пользователям легко искать, развертывать и настраивать агентов для автоматизации широкого спектра задач, включая извлечение данных, взаимодействие с API и многое другое.

Рынок имеет индикатор прогресса для проверки агентов, что позволяет пользователям просматривать и вносить вклад в разработку этих агентов, способствуя созданию совместной среды, повышающей производительность. Например, агент Google Jobs предоставляет актуальные вакансии на основе запросов пользователей, демонстрируя возможности этих агентов.

Используя рынок агентов и помощников Gorilla, пользователи могут получить доступ к разнообразной экосистеме инструментов и услуг, работающих на базе AI, и настраивать их под свои конкретные потребности. Эта платформа позволяет пользователям оптимизировать свои рабочие процессы и раскрыть полный потенциал крупных языковых моделей в своих приложениях и проектах.

GoX - это открытое среда выполнения, представленная Gorilla, которая позволяет пользователям выполнять автономные приложения на основе крупных языковых моделей с минимальным человеческим вмешательством. Эта инновационная платформа предоставляет простой и интуитивно понятный интерфейс для запуска генеративного кода, работающего на основе крупных языковых моделей, при этом предлагая возможность фиксировать или отменять действия, обеспечивая безопасность и контроль.

Основные возможности GoX включают:

1. Автономное выполнение: GoX позволяет крупным языковым моделям взаимодействовать с приложениями и сервисами автономно, выполняя задачи, такие как отправка сообщений в Slack, управление файлами и многое другое.

2. Ограничение ущерба: Платформа включает функции для снижения рисков, включая возможность проверки действий после их выполнения и функцию отмены для отката нежелательных результатов.

3. Поддержка Restful API: GoX поддерживает вызовы Restful API, обеспечивая бесшовную интеграцию с широким спектром веб-сервисов и приложений.

4. Веб-интерфейс: Пользователи могут генерировать, редактировать и запускать код, созданный крупными языковыми моделями, через интуитивно понятный веб-интерфейс, предоставляемый GoX.

Используя GoX, пользователи могут раскрыть полный потенциал крупных языковых моделей, наделяя их возможностью автономно выполнять задачи и взаимодействовать с различными приложениями и сервисами. Эта открытая среда выполнения предлагает безопасную и контролируемую среду, обеспечивая, что пользователи могут использовать мощь этих передовых моделей AI с уверенностью и легкостью.

RAFT (Retrieval Augmented Fine-Tuning) от Gorilla - это метод для улучшения крупных языковых моделей путем обучения их более эффективно использовать предметно-ориентированные знания, хранящиеся в документах. Основное внимание RAFT уделяется тонкой настройке моделей для эффективного отбора релевантных и нерелевантных документов при ответе на вопросы в режиме открытой книги, акцентируя извлечение информации и минимизируя галлюцинации.

Используя RAFT, Gorilla стремится улучшить способность модели предоставлять точные ответы, адаптированные к конкретным областям, таким как биомедицинские исследования или корпоративные данные. Этот подход повышает производительность крупных языковых моделей в специализированных задачах, требующих детального извлечения информации.

Методология RAFT заключается в обучении модели эффективно использовать информацию, содержащуюся в релевантных документах, вместо того, чтобы полагаться только на собственные приобретенные знания. Это позволяет модели опираться на более широкую и всеобъемлющую базу знаний, что приводит к более точным и предметно-ориентированным ответам.

Благодаря интеграции RAFT, крупные языковые модели Gorilla могут лучше ориентироваться и извлекать релевантную информацию из широкого спектра предметно-ориентированных документов, в конечном итоге повышая их общую производительность и полезность в специализированных приложениях.

В этом всестороннем обзоре мы исследовали последние обновления и достижения в рамках платформы Gorilla, мощного инструмента, который позволяет крупным языковым моделям бесшовно интегрироваться с широким спектром API и сервисов.

Внедрение Open Functions версии 2 значительно улучшило способность модели вызывать API, поддерживать несколько языков программирования и обрабатывать параллельные вызовы функций. Это улучшение обеспечивает большую точность, меньше ошибок и улучшенную совместимость с разнообразными приложениями.

Рынок агентов и помощников - еще одно захватывающее развитие, предоставляющее пользователям доступ к более чем 150 сертифицированным агентам от ведущих поставщиков AI. Эта совместная платформа позволяет легко развертывать и настраивать агентов для автоматизации различных задач, способствуя продуктивной и инновационной среде.

Кроме того, введение GoX, среды выполнения для автономных приложений на основе крупных языковых моделей, наделяет пользователей возможностью выполнять эти модели с минимальным человеческим вмешательством. Включение таких функций, как ограничение ущерба и возможность отмены, помогает снизить риски и обеспечить безопасность.

Наконец, метод Retrieval Augmented Fine-Tuning (RAFT) направлен на улучшение способности модели эффективно использовать предметно-ориентированные знания, повышая ее производительность в специализированных задачах, требующих детального извлечения информации.

Эти обновления в совокупности демонстрируют приверженность Gorilla расширению возможностей крупных языковых моделей, делая их более универсальными, точными и доступными для широкого спектра приложений. По мере развития ландшафта AI платформа Gorilla остается свидетельством непрерывного прогресса в этой области.