哪个模型擅长调用工具?这个7B模型跻身工具调用综合榜单第一
来源:机器之心
2024-10-26 09:18:19
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模型地址:https://huggingface.co/MadeAgents 论文地址:https://arxiv.org/abs/2410.04587 代码地址:https://github.com/MadeAgents/Hammer
函数掩码旨在减少模型对函数名称和参数名称的依赖,核心是通过哈希化函数名称和参数名称,使模型在执行工具调用任务时不得不依赖更完备且可靠的功能描述信息,而不是对名称的记忆或匹配。这种方式有助于减少因命名差异导致的误判问题,提升模型在多样化命名风格和应用场景中的稳定性和适应性。 不相关性检测增强数据集旨在帮助模型在给定用户意图而当前无适用函数的情况下,能够正确判断并给出「不相关」信号。该数据集包含了 7,500 个增强样本,设计时平衡了工具调用任务和不相关性检测任务的比例,以达到最佳的综合效果。(已开源至:https://huggingface.co/datasets/MadeAgents/xlam-irrelevance-7.5k)


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