大型语言模型(LLM)进行函数调用是与现实世界互动并超越简单聊天助手的关键能力。LLM可能没有执行某些任务(如获取当前天气状况)的内部知识,但它们可以利用外部API或函数来检索和处理所需的信息。

函数调用的流程如下:

1. LLM首先根据内部训练知识确定是否可以执行该操作,如果需要使用外部工具或函数。
2. 如果需要使用外部工具,LLM将分析用户查询并选择合适的函数执行。
3. LLM将使用Python编译器进行函数调用,检索结果,并将其反馈到LLM以生成最终响应。

这种能力使LLM能够扩展其功能并与现实世界互动,使其更加有用和多功能。函数调用使LLM能够执行天气预报、股市分析和设备控制等任务,这些是无法仅凭内部知识完成的。

在本节中,我们将探讨模型处理多功能调用和嵌套函数调用的能力。目标是测试模型分解复杂查询并顺序执行多个函数的能力,以提供全面的响应。

首先,我们将看一个多功能调用的例子,模型需要执行两个独立的函数来解决用户的查询。模型应该能够识别相关函数,进行必要的函数调用,并将结果组合以生成最终响应。

接下来,我们将探讨嵌套函数调用的概念。在这种情况下,一个函数调用的输出成为另一个函数调用的输入。模型需要识别这种依赖关系,按正确的顺序执行函数,并向用户提供最终结果。

为确保模型的响应准确和格式良好,我们将使用一条系统消息来指导模型如何处理依赖的函数调用。这种方法有助于模型在多阶段函数执行过程中保持数据的完整性。

最后,我们将测试一个更复杂的例子,结合多功能调用和嵌套函数调用。这将展示模型处理复杂查询并协调多个函数执行以提供全面准确响应的能力。

通过探索这些示例,我们可以评估模型的多功能性及其与需要整合外部工具和函数的真实世界场景互动的能力。

嵌套函数调用是一个强大的功能,它允许语言模型通过将多个函数的输出串联起来来执行复杂的多步操作。这种能力对于使语言模型能够与现实世界互动并处理超越简单聊天机器人的高级用例至关重要。

在本节中,我们将探讨Mistol 7B版本3模型如何处理嵌套函数调用,其中一个函数调用的输出用作另一个函数调用的输入。这使模型能够将复杂的用户查询分解为一系列相互依赖的步骤,每个步骤由一个单独的函数执行。

实现嵌套函数调用的关键步骤包括:

1. 识别依赖函数: 模型必须识别出用户查询需要一个函数的输出作为另一个函数的输入。这要求模型对可用函数及其输入/输出关系有全面的理解。

2. 按顺序执行函数调用: 一旦识别出依赖函数,模型必须按正确的顺序执行它们,将相关数据从一个函数调用传递到下一个。

3. 正确格式化输出: 为确保最终输出准确有意义,模型应使用系统消息来指导中间函数调用结果的格式化。

通过掌握这些技术,语言模型可以处理越来越复杂的现实世界任务,seamlessly整合多个外部工具和API,为用户提供全面和定制的响应。这种功能水平是使语言模型在广泛应用中真正有用且不可或缺的关键一步。

在处理多阶段或嵌套函数调用时,确保输入和输出格式正确至关重要。Uncle Code建议使用系统消息来指导助手选择合适的工具并处理它们之间的依赖关系。

建议使用的系统消息如下:

你是一个有帮助的助手。你的工作是根据用户查询选择相关工具。如果有多个工具,如果工具之间存在依赖关系,且一个工具的输入参数来自另一个函数,请使用@followed by the function name来表示参数值。这可确保值格式正确。

这个系统消息有两个关键目的:

1. 工具选择: 它指示助手根据用户的查询选择相关工具,确保覆盖必要的功能。

2. 依赖处理: 对于工具相互依赖的情况,即一个函数的输出是另一个函数的输入,系统消息指导助手使用@function_name语法正确引用前一个函数的输出。

通过使用这个系统消息,助手可以确保输入和输出格式正确,实现多阶段或嵌套函数调用的无缝执行。这种方法有助于维护数据流的完整性,提供一种可靠的方式来利用模型的函数调用功能。

Mistol V3模型在处理多功能调用和嵌套函数调用方面展现了令人印象深刻的能力。关键要点如下:

1. 该模型可以将复杂的用户查询分解为单独的函数调用并并行执行,如获取巴黎当前天气和旧金山当前时间的示例所示。

2. 对于嵌套函数调用,即一个函数的输出是另一个函数的输入,该模型可以无缝处理。它使用系统消息确保第一个函数调用的输出格式正确,适用于第二个函数调用。

3. 该模型处理多功能调用和嵌套函数调用结合的能力,如最后一个示例所示,突出了其在真实世界场景中的灵活性和稳健性。

总的来说,Mistol V3模型的函数调用功能使其成为构建可利用外部API和服务的交互式应用程序的强大工具。通过将此模型集成到您的项目中,您可以创建能够执行超越简单聊天互动的广泛任务的智能助手。