Bingguang/FunReason

&nbsp&nbsp📊 Набор данных (скоро)&nbsp&nbsp | &nbsp&nbsp🤗 Обнимающее лицо&nbsp&nbsp | &nbsp&nbsp 📑 Бумага &nbsp&nbsp | &nbsp&nbsp 📑 Блог (в ближайшее время) &nbsp&nbsp ｜ &nbsp&nbsp📖 Github > [!ВАЖНО] > — Мы опубликуем весь код, набор обучающих данных и вес модели, ожидая конфиденциальной проверки Ant Group. Интеграция больших языковых моделей (LLM) с вызовом функций стала решающей возможностью повышения их практической полезности в реальных приложениях. Однако эффективное сочетание процессов рассуждения с точным выполнением функций остается серьезной проблемой. Традиционные подходы к обучению часто не позволяют сбалансировать подробные этапы рассуждения с точностью вызовов функций, что приводит к неоптимальной производительности. Чтобы устранить эти ограничения, мы представляем FunReason, новую структуру, которая расширяет возможности вызова функций LLM за счет стратегии автоматического уточнения данных и подхода самоуточнения многомасштабных потерь (SRML). FunReason использует естественные способности LLM к рассуждению для создания высококачественных обучающих примеров, уделяя особое внимание синтаксическому анализу запросов, связности рассуждений и точности вызова функций. Подход SRML динамически уравновешивает…

Модальности:
Генерация текста

Области применения:
Диалог / чат

Задача: Генерация текста
Автор: Bingguang
Теги: qwen2, conversational, text-generation-inference, endpoints_compatible
Лайков: 5  |  Загрузок: 7

Открыть на HuggingFace →

Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.