大语言模型应用指南：function calling_llm function calling

大语言模型应用指南：function calling

1. 背景介绍

1.1 大语言模型概述

大语言模型(Large Language Model, LLM)是近年来自然语言处理(NLP)领域最重要的突破之一。它们是在海量文本数据上训练的深度神经网络模型,具有强大的语言理解和生成能力。代表模型有GPT-3、PaLM、BLOOM等。

1.2 大语言模型的应用场景

• 对话系统:LLM可以作为对话系统的核心组件,理解用户输入并生成自然流畅的回复。
• 文本生成:LLM可以根据给定的上下文或提示生成连贯、富有创意的文本。
• 知识问答:基于LLM构建的问答系统可以从海量知识库中检索相关信息,生成准确的答案。
• 代码生成:LLM在代码补全、代码生成等任务上表现出色,提高开发效率。
• 其他应用:如文本摘要、情感分析、文本分类、机器翻译等。

1.3 Function Calling的提出

尽管LLM在多个NLP任务上取得了瞩目的成绩,但它们仍然存在一些局限性:

1. LLM生成的文本可能与事实不符,存在幻觉现象。
2. LLM难以执行需要多步推理、数学计算等复杂任务。
3. LLM无法主动获取实时信息,知识容易过时。

为了克服这些局限性,研究者提出了Function Calling的思路,即赋予LLM调用外部函数的能力,拓展其应用场景。

2. 核心概念与联系

2.1 Function Calling的定义

Function Calling是指大语言模型在生成文本的过程中,通过某种机制调用预定义的外部函数,获取所需信息或执行特定操作