🚀 Llama-3-70B-Tool-Use
这是Llama 3 Groq工具使用模型的700亿参数版本,专为高级工具使用和函数调用任务而设计。它能够在API交互、结构化数据处理等复杂任务中表现出色,为研究和开发提供强大支持。
✨ 主要特性
- 模型类型:针对工具使用进行微调的因果语言模型
- 支持语言:英语
- 许可证:Meta Llama 3社区许可证
- 模型架构:优化的Transformer架构
- 训练方法:在Llama 3 70B基础模型上进行全量微调与直接偏好优化(DPO)
- 输入:文本
- 输出:文本,具备增强的工具使用和函数调用能力
📚 详细文档
性能表现
- 伯克利函数调用排行榜(BFCL)得分:整体准确率达到90.76%,在所有开源的700亿参数大语言模型中表现最佳。
使用场景与限制
本模型适用于工具使用和函数调用场景的研究与开发,在涉及API交互、结构化数据操作和复杂工具使用的任务中表现出色。但用户需要注意:
- 对于通用知识或开放性任务,通用语言模型可能更合适。
- 在某些情况下,模型仍可能产生不准确或有偏差的内容。
- 用户需为特定用例实施适当的安全措施。
⚠️ 重要提示
该模型对temperature
和top_p
采样配置非常敏感。建议从temperature=0.5, top_p=0.65
开始,根据需要进行调整。
文本提示示例
我们要特别感谢@NousResearch,他们通过公开探索大语言模型中的工具使用,推动了开源工具使用的发展。
<|start_header_id|>system<|end_header_id|>
你是一个支持函数调用的AI模型。你会在<tools></tools> XML标签内获取函数签名。你可以调用一个或多个函数来辅助处理用户查询。不要对函数的参数值进行假设。对于每个函数调用,请在<tool_call></tool_call> XML标签内返回一个包含函数名和参数的JSON对象,格式如下:
<tool_call>
{"name": <function-name>,"arguments": <args-dict>}
</tool_call>
以下是可用的工具:
<tools> {
"name": "get_current_weather",
"description": "获取指定地点的当前天气",
"parameters": {
"properties": {
"location": {
"description": "城市和州,例如旧金山,加利福尼亚州",
"type": "string"
},
"unit": {
"enum": [
"celsius",
"fahrenheit"
],
"type": "string"
}
},
"required": [
"location"
],
"type": "object"
}
} </tools><|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>
旧金山的天气如何?<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>
<tool_call>
{"id":"call_deok","name":"get_current_weather","arguments":{"location":"旧金山","unit":"celsius"}}
</tool_call><|eot_id|><|start_header_id|>tool<|end_header_id|>
<tool_response>
{"id":"call_deok","result":{"temperature":"72","unit":"celsius"}}
</tool_response><|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>
伦理考量
尽管该模型针对工具使用进行了微调,但它继承了基础Llama 3模型的伦理考量。请负责任地使用该模型,并根据应用需求实施额外的保障措施。
模型获取途径
该模型可通过以下途径获取:
如需了解负责任使用、伦理考量和最新基准测试的详细信息,请参考官方Llama 3文档和Groq模型卡片。
📄 许可证
本模型使用的许可证为Llama 3许可证。