Модель является результатом дальнейшего постобучения Qwen/Qwen2-7B-Instruct. Он способен выполнять сложный многооборотный вызов инструментов/функций. Модель была подвергнута постобучению (настройка с заморозкой и DPO) на собственном наборе данных, состоящем из различных вызовов функций, чата и данных инструкций. Вы можете использовать модель с трансформерами Hugging Face и библиотекой Rubra Rubra-Tools следующим образом: Вам также необходимо установить Node.js и npm. Как только вы это сделаете, установите пакет jsonrepair — он используется для исправления некоторых редких галлюцинаций модели. Здесь мы используем 4 функции для простого математического вопроса, связанного с цепочкой: Вы должны увидеть эти выходные данные, которые представляют собой вызов функции, сделанный помощником AI: — Трансформеры 4.41.2 — Pytorch 2.3.1+cu121 — Наборы данных 2.19.2 — Токенизаторы 0.19.1 Хотя модель хорошо справляется с широким спектром задач, она все равно может выдавать предвзятые или неправильные выходные данные. Пользователи должны проявлять осторожность и критическое суждение при использовании модели в чувствительных приложениях или приложениях с высокими ставками. На результаты модели влияют данные, на которых она была обучена, и которые могут содержать присущие ей предвзятости. Пользователи должны убедиться, что развертывание этой модели соответствует этическим принципам, и учитывать потенциальное влияние на общество…
Модальности:
Генерация текста
Области применения:
Диалог / чат Вызов функций (Tool use) Следование инструкциям
Задача: Генерация текста
Автор: rubra-ai
Теги: qwen2, function-calling, tool-calling, agentic, rubra, conversational, en, zh
Лайков: 6 | Загрузок: 7
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
