Функция Chat-Bench: Оценка возможностей языковых моделей в интерактивных сценариях

 FunctionChat-Bench: Comprehensive Evaluation of Language Models’ Function Calling Capabilities Across Interactive Scenarios

“`html

Функциональный вызов в ИИ: Решения и ценность

Функциональный вызов стал важной возможностью в системах ИИ, позволяя языковым моделям взаимодействовать с внешними инструментами через создание структурированных JSON объектов. Однако текущие методы сталкиваются с серьезными проблемами в симуляции реальных сценариев взаимодействия.

Проблемы существующих подходов

Существующие подходы в основном сосредоточены на генерации сообщений для конкретных инструментов, не учитывая сложные требования взаимодействия человека и ИИ. Это требует более комплексных и адаптивных рамок вызова функций, которые соединяют техническую точность и естественную динамику общения.

Новые методики оценки

Недавние исследования сосредоточены на том, как языковые модели используют инструменты, что привело к разработке различных стандартов оценки их возможностей. Примеры таких стандартов включают APIBench, GPT4Tools и ToolBench.

FunctionChat-Bench

Исследователи из Kakao Corp. предложили метод FunctionChat-Bench для оценки возможностей языковых моделей в вызове функций в различных сценариях взаимодействия. Этот метод вводит надежный набор данных с 700 элементами оценки и автоматизированные программы оценки.

Ключевые особенности оценки

FunctionChat-Bench включает два поднабора для оценки: (a) Набор данных одиночного вызова и (b) Набор данных диалога. Оценка в одиночном вызове требует от пользователя предоставить всю необходимую информацию для вызова функции. Набор данных диалога моделирует более сложные сценарии взаимодействия.

Результаты эксперимента

Результаты показывают, что точность моделей не всегда снижается с увеличением количества кандидатов на функции. Модель Gemini демонстрирует улучшенную точность с увеличением числа кандидатов. Набор данных диалога предоставляет генерации вызовов инструментов и взаимодействия в многослойных диалогах.

Практическое применение ИИ

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, используйте FunctionChat-Bench для оценки возможностей языковых моделей. Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу, определите ключевые показатели эффективности (KPI) и начните с малого проекта.

Для получения советов по внедрению ИИ, пишите нам в Telegram. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале или в Twitter.

Попробуйте AI Sales Bot — этот ИИ ассистент в продажах помогает отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент для отдела продаж.

Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab. Будущее уже здесь!

“`

Полезные ссылки: