Nexus Raven是一个拥有130亿参数的模型，专为函数调用任务设计。

更新到NexusRaven-V2，这是一个更新的开源且具有商业可行性的函数调用模型。

• 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一函数调用、嵌套调用和并行调用。
• 完全可解释性：能够为其生成的函数调用生成非常详细的解释。此行为可以关闭，以在推理过程中节省 token。
• 性能亮点：在涉及嵌套和复合函数的人工生成的用例中，函数调用成功率最多比 GPT-4 高出 7%。
• 对未见数据的泛化能力：从未在评估中使用的函数上进行过训练。
• 商业许可：训练不涉及任何由 GPT-4 等专有大型语言模型生成的数据。在商业应用中部署模型时，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>

这将生成类似于以下的回复

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.

参考

GitHub

Hugging Face