13 个月前更新
13 个月前
cc0185e939a9 · 8.2GB
模型
架构llama
·
参数13B
·
量化Q4_1
8.2GB
参数
{"stop":["Reflection:"]}
24B
模板
<human>: {{ .System }} 用户查询:问题:{{ .Prompt }} 请从以上选择一个函数
207B
自述文件
Nexus Raven 是一个为函数调用任务设计的 130 亿参数模型。
更新到 NexusRaven-V2,这个模型是一个更新的开源且商业可用的函数调用模型。
- 多功能函数调用能力:能够在许多具有挑战性的情况下生成单个函数调用、嵌套调用和并行调用。
- 完全可解释:能够为其生成的函数调用生成非常详细的解释。这种行为可以关闭,以便在推理过程中节省令牌。
- 性能亮点:在涉及嵌套和复合函数的人工生成用例中,函数调用成功率最高可比 GPT-4 高出 7%。
- 对未知的泛化:从未在评估中使用的函数上进行过训练。
- 商业许可:训练不涉及由 GPT-4 等专有 LLM 生成的任何数据。在商业应用程序中部署时,您可以完全控制模型。
示例提示
Function:
def get_weather_data(coordinates):
"""
Fetches weather data from the Open-Meteo API for the given latitude and longitude.
Args:
coordinates (tuple): The latitude of the location.
Returns:
float: The current temperature in the coordinates you've asked for
"""
Function:
def get_coordinates_from_city(city_name):
"""
Fetches the latitude and longitude of a given city name using the Maps.co Geocoding API.
Args:
city_name (str): The name of the city.
Returns:
tuple: The latitude and longitude of the city.
"""
User Query: {query}<human_end>
这将生成类似的响应
Call: get_weather_data(coordinates=get_coordinates_from_city(city_name='Seattle'))<bot_end>
Thought: The function call `get_weather_data(coordinates=get_coordinates_from_city(city_name='Seattle'))` answers the question "What's the weather like in Seattle right now?" by following these steps:
1. `get_coordinates_from_city(city_name='Seattle')`: This function call fetches the latitude and longitude of the city "Seattle" using the Maps.co Geocoding API.
2. `get_weather_data(coordinates=...)`: This function call fetches the current weather data for the coordinates returned by the previous function call.
Therefore, the function call `get_weather_data(coordinates=get_coordinates_from_city(city_name='Seattle'))` answers the question "What's the weather like in Seattle right now?" by first fetching the coordinates of the city "Seattle" and then fetching the current weather data for those coordinates.