大猩猩最新推出的 Open Functions 系統已經引入了一系列強大的功能,增強了大型語言模型與各種 API 之間的互動。以下是主要亮點:

1. 多語言支持: 更新後的系統現在支持調用用 Java 和 Python 編寫的 API,除了現有的其他編程語言支持。

2. 並行函數調用: 大猩猩的 Open Functions v2 使用戶能夠同時生成和執行多個函數,提高效率並減少錯誤。

3. 提高準確性和兼容性: 該系統現在能更好地檢測函數的相關性,減少錯誤並提高準確性。它還支持更廣泛的數據類型,增強了與各種應用程序的兼容性。

4. 增強的 Web 服務集成: 大猩猩的 Open Functions v2 提供了對 RESTful API 調用的改進處理,在與 Slack、PayPal 和 Stripe 等 Web 服務集成時提供更好的性能。

5. 無縫集成: 這些更新使大猩猩的 Open Functions v2 成為各種應用程序(從社交媒體到工具使用)的即插即用替代品,鞏固了其作為語言模型函數調用功能領先解決方案的地位。

要開始使用大猩猩的 Open Functions v2,您可以在 Hugging Face 上安裝預訓練模型,並按照提供的集成指南將其納入您自己的應用程序。這一強大的更新為在各種用例中利用大型語言模型開闢了新的可能性。

大猩猩代理和助手市場是一個開源平台,提供對來自 LLaMA、Anthropic 和 OpenAI 等領先 AI 提供商的 150 多個認證代理的訪問。這個統一的界面使用戶能夠輕鬆搜索、部署和定制代理,自動化各種任務,包括數據提取、API 交互等。

該市場提供了代理驗證進度條,使用戶能夠審查並為這些代理的開發做出貢獻,營造一個協作環境,提高生產力。例如,Google Jobs 代理基於用戶提示提供實時工作信息,展示了這些代理的功能。

通過利用大猩猩代理和助手市場,用戶可以進入 AI 驅動工具和服務的多元生態系統,並根據自己的具體需求進行定制。這個平台賦予用戶以流暢的工作流程和在應用程序及項目中充分發揮大型語言模型潛力的能力。

GoX 是大猩猩引入的一個開源運行時,使用戶能夠在最少的人工監督下執行自主的大型語言模型應用程序。這個創新平台提供了一個簡單直觀的界面,用於運行由大型語言模型驅動的生成代碼,同時提供提交或撤消操作的能力,確保安全和控制。

GoX 的主要功能包括:

1. 自主執行: GoX 允許大型語言模型自主與應用程序和服務交互,處理發送 Slack 消息、管理文件等任務。

2. 損害圍堵: 該平台包含了減輕風險的功能,包括在執行操作後進行驗證的能力,以及撤消不良結果的功能。

3. Restful API 支持: GoX 支持 Restful API 調用,實現與各種 Web 服務和應用程序的無縫集成。

4. 基於 Web 的界面: 用戶可以通過 GoX 提供的直觀的 Web 界面生成、編輯和運行由大型語言模型生成的代碼。

通過利用 GoX,用戶可以釋放大型語言模型的全部潛力,賦予它們自主執行任務和與各種應用程序及服務交互的能力。這個開源運行時提供了一個安全可控的環境,確保用戶能夠自信和輕鬆地利用這些先進的 AI 模型。

要開始使用 GoX,請訪問大猩猩項目的文檔,探索在您自己的應用程序和工作流程中集成和利用這個創新運行時的分步指南。

大猩猩的 RAFT (Retrieval Augmented Fine-Tuning) 是一種增強大型語言模型的方法,通過訓練它們更好地利用存儲在文檔中的特定領域知識。RAFT 的關鍵重點是,在回答開放式問題時,對模型進行微調,使其能夠有效地篩選出相關和不相關的文檔,強調信息提取,最小化幻覺。

通過採用 RAFT,大猩猩旨在提高模型在特定領域(如生物醫學研究或企業數據)中提供準確響應的能力,這種方法增強了大型語言模型在需要詳細知識檢索的專門任務中的性能。

RAFT 方法的工作原理是,通過訓練模型有效利用相關文檔中包含的信息,而不是完全依賴於自身學習的知識。這使模型能夠利用更廣泛和更全面的知識庫,從而產生更準確和特定領域的響應。

通過整合 RAFT,大猩猩的大型語言模型能夠更好地瀏覽和提取各種特定領域文檔中的相關信息,最終提高其在專門應用中的整體性能和實用性。

在這個全面的概述中,我們探討了大猩猩框架的最新更新和進展,這是一個強大的工具,使大型語言模型能夠與各種 API 和服務無縫集成。

Open Functions 第二版的引入大大增強了模型調用 API、支持多種編程語言和處理並行函數調用的能力。這些改進確保了更高的準確性、減少錯誤和增強與各種應用程序的兼容性。

代理和助手市場是另一個令人興奮的發展,為用戶提供了來自領先 AI 提供商的 150 多個認證代理的訪問。這個協作平台允許輕鬆部署和定制代理以自動化各種任務,培養了一個富有成效和創新的環境。

此外,GoX 的引入是一個用於自主大型語言模型應用程序的運行時,賦予用戶以最少的人工監督來執行這些模型的能力。包括損害圍堵和撤消功能在內的功能有助於減輕風險並確保安全。

最後,檢索增強微調(RAFT)方法旨在提高模型有效利用特定領域知識的能力,增強其在需要詳細信息檢索的專門任務中的性能。

這些更新集體展示了大猩猩致力於推動大型語言模型功能的界限,使其更加多樣化、準確和易於使用於各種應用。隨著 AI 格局的不斷發展,大猩猩框架作為這一領域持續進步的見證。