函数调用与AgentTuning微调技术深度解析

在当今人工智能快速发展的时代，大语言模型（LLM）的能力提升成为了研究与应用领域的热点话题。其中，函数调用（Function Call）功能与AgentTuning微调技术作为两项重要创新，为LLM的性能提升与泛化能力拓展开辟了新途径。

一、函数调用（Function Call）功能

函数调用功能是一种允许LLM将用户语义准确识别并转化为结构化指令的技术。这种技术通过LLM理解指令和上下文，判断需要调用的函数，并抽取出输入中函数所需的参数。这一功能极大地增强了模型与外部工具和API的连接能力，实现了更可靠的信息检索、数据库操作、知识图谱搜索与推理等外部操作。

具体应用

1. 创建聊天机器人：开发者可以通过调用外部工具，如ChatGPT插件，回答问题。例如，将查询“北京的天气如何？”转换为调用getCurrentWeather(location: string)的函数，从而实时获取天气信息。

2. 将自然语言转换为API调用或数据库查询：将查询“这个月我的前十个客户是谁？”转换为调用内部API，或者将查询“上个月Acme公司下了多少订单？”转换为SQL查询，实现数据的快速检索与分析。

3. 从文本中提取结构化数据：通过定义特定函数，如extract_people_data(people)，提取文本中的结构化信息，如维基百科文章中提到的人物。

技术优势

• 增强推理效果：函数调用允许模型在理解用户意图的基础上，进行更复杂的推理与计算。
• 解决信息实时性问题：模型可以实时获取最新数据，如新闻、实时股价等。
• 提升扩展性：通过调用外部数据库或API，提供特定领域的详细信息，解决数据局限性问题。

二、AgentTuning微调技术

AgentTuning是一种旨在增强LLM代理能力的同时保持其通用能力的微调技术。该技术通过构建包含高质量交互轨迹的轻量级指令调优数据集AgentInstruction，并采用混合指令微调策略，将AgentInstruction与来自通用领域的开源指令相结合，对LLM进行微调。

技术原理

• 数据集构建：AgentInstruction数据集包含多种代理任务的交互轨迹，每个轨迹都有一个人类指令和一个代理动作。通过指令构建、轨迹交互和轨迹过滤三个阶段，确保数据集的高质量。
• 混合指令微调：将AgentInstruction与通用领域指令混合，对LLM进行微调，以增强其代理能力同时保持通用能力。

应用效果

• 提升代理能力：AgentTuning使LLMs具备广泛的代理能力，如感知环境、做出决策和采取行动。
• 保持通用能力：在增强代理能力的同时，不影响LLM在一般NLP任务上的性能，如MMLU、GSM8K、HumanEval和MT-Bench等。
• 减少错误：显著减少格式错误、重复生成和拒绝回答等基本错误的实例。

三、案例分析

以AgentTuning对Llama 2模型的调优为例，生成的AgentLM在未见过的代理任务上表现出强大的性能，同时保持了在通用任务上的能力。与GPT-3.5-turbo相比，AgentLM-70B在代理任务上与之匹敌，甚至在某些方面超越。

四、产品关联

在探讨函数调用与AgentTuning微调技术的过程中，我们不得不提到千帆大模型开发与服务平台。该平台提供了丰富的模型开发工具与资源，包括函数调用功能的集成与AgentTuning微调技术的支持。开发者可以利用该平台，轻松实现模型的函数调用与外部操作，同时通过AgentTuning技术提升模型的代理能力，为构建更智能、更高效的AI应用提供有力支持。

五、总结

函数调用与AgentTuning微调技术作为LLM性能提升的关键手段，正在逐步改变着人工智能领域的发展格局。通过深入探索这些技术的应用与优势，我们可以为构建更强大、更智能的AI系统奠定坚实基础。未来，随着技术的不断进步与创新，我们有理由相信，人工智能将为我们带来更多的惊喜与可能。