Nexus Raven 是一个针对函数调用任务进行了指令微调的 13B 模型。

13b

37.8K 9 个月前

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行的函数调用模型

  • 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: 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,以在推理过程中节省标记。
  • 性能亮点: 在涉及嵌套和复合函数的人工生成的用例中,函数调用成功率比 GPT-4 高出 7%。
  • 泛化到未见过的: 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 LLM 生成的 数据。 您在商业应用程序中部署模型时拥有完全控制权。

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内容的响应

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.

参考文献

GitHub

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