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teleai-姚易彤-fc-v2.pdf

上传人: sec****ies 编号:734716 2025-07-26 27页 2.48MB

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全文主要内容概括如下: 1. **Function Call是LLM落地的关键**:强调了大模型通过Function Call实现外部函数/API调用的能力,突破了文本生成的局限,使LLM从“对话工具”升级为“任务执行引擎”。 2. **Function Call的应用场景与问题**:分析了Function Call在现实应用中遇到的问题,如错误调用参数、虚构API等,并提出了优化方案。 3. **数据构建流程**:介绍了从任务构建、工具构建、答案构建到校验的详细数据构建流程,包括真实工具与LLM虚构工具的比较。 4. **训练优化方案**:讨论了SFT和RL优化方案,提出了多轮对话能力缺失的解决思路,并介绍了代码工具交互优化和搜索工具交互优化。 - **核心数据**:例如,使用了{“name”: “xxx”, “arguments”:“xxx”}的格式要求。 5. **效果评估与迭代优化**:提到了BFCL和τ-bench等评估工具,强调了自动化评估和pass^k指标的重要性。 6. **Multi-Agent应用方案**:提出了Multi-Agent作为Agent落地应用的新范式,强调了专业Agent执行子任务、规划能力、工具选择和长文理解等关键能力。 关键点分条列出: - Function Call能力强化是LLM落地的关键。 - 优化方案包括数据构建、训练优化和效果评估。 - 多轮对话能力和环境交互是训练优化的重点。 - BFCL和τ-bench提供了评估大型语言模型能力的基准测试。 - Multi-Agent方案为Agent落地应用提供了新思路。
"如何强化LLM的Function Call能力?" "落地实践中,Function Call面临哪些挑战?" "多智能体Agent应用方案是什么?"
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