Top 6 LLMs, die die Funktion unterstützen, die AI -Agenten fordert

Verschlossenheit der Echtzeit-KI

OpenAIs GPT-4 und ähnliche Großsprachenmodelle (LLMs) revolutionieren KI, indem sie genaue, kontextreiche Antworten in verschiedenen Bereichen liefern. Ein wesentlicher Fortschritt ist die signifikante Verringerung der Ungenauigkeiten wie "Halluzinationen", hauptsächlich auf Techniken wie das Abrufen-Augungs-Generation (LAB) und vor allem die Funktionsanrufe . Funktionsaufruf, auch als Tool-Aufruf bezeichnet, ermöglicht es LLMs, direkt mit externen APIs und Systemen zu interagieren, wodurch Echtzeitdatenintegration und automatisierte Aufgabenausführung ermöglicht werden.

In diesem Artikel werden sechs führende LLMs mit funktionierenden Funktionen untersucht, wobei sie zeigen, wie sie die Landschaft von AI-Agenten verändern und autonomes Aufgabenmanagement ermöglichen.

Inhaltsverzeichnis

• Einführung
• Funktionen verstehen, die in LLMs aufgerufen werden
• Top 6 LLMs mit Funktionsaufruf
• Implementierungsfunktion Aufruf mit GPT-4
• Benchmarking der Top 6 LLMs
• Funktionsaufruf und KI -Agenten: Eine mächtige Synergie
• Abschluss
• Häufig gestellte Fragen

Funktionen verstehen, die in LLMs aufgerufen werden

Funktionsaufruf Empowers LLMs, um nahtlos mit der Außenwelt zu interagieren. Durch die Bereitstellung des Modells mit einer Reihe von Funktionen und deren Verwendungsanweisungen kann es die entsprechende Funktion intelligent auswählen und ausführen, um eine bestimmte Aufgabe zu erledigen. Dies erweitert LLM -Funktionen über die Textgenerierung hinaus, aktiviert Aktionen wie Steuerung von Geräten, Abfragen von Datenbanken und vieles mehr. Das Berkeley-Funktionsanlagen-Rangliste bietet eine standardisierte Bewertung der LLM-Leistung in diesem Bereich. In der Regel umfassen Anwendungen, die Funktionen für Funktionen für LLMs verwenden, zwei Schritte: Zuordnung der Benutzeraufforderung auf die richtige Funktion und Eingabe und dann die Ausgabe der Funktion, um eine kohärente Antwort zu erstellen.

Top 6 LLMs mit Funktionsaufruf

Hier ein Blick auf sechs führende LLMs, die Funktionen für Funktionen anbieten:

1. OpenAI GPT-4: Die Funktionsaufrufe von GPT-4 ermöglicht es Entwicklern, das LLM mit externen Werkzeugen und Systemen zu verbinden und seine Fähigkeiten erheblich zu erweitern. Dies ist ideal für den Aufbau intelligenter Assistenten und die Automatisierung von Workflows. Zu den Anwendungsfällen gehören das Abrufen von Daten für Assistenten, die Durchführung von Aktionen, Berechnungen, das Erstellen von Workflows und das dynamische Ändern von UI -Elementen.

2. Google Gemini 1.5-Flash: Die Funktionsaufruf von Gemini 1,5-Flash ermöglicht es Entwicklern, benutzerdefinierte Funktionen zu integrieren. Das Modell generiert strukturierte Datenausgänge, die Funktionsnamen und Argumente angeben, und ermöglicht dynamische Anwendungen, die mit externen APIs und Diensten interagieren. Anwendungsfälle umfassen E-Commerce, Kundensupport, Gesundheitswesen, Reisen und Finanzen.

3. Anthropic Claude Sonnet 3.5: Claude 4.5 unterstützt die Funktionsaufrufe und ermöglicht die dynamische Interaktion mit externen Tools und Echtzeitdatenabruf. Dies verbessert die Vielseitigkeit von Claude über die Textgenerierung hinaus und ermöglicht die Integration in externe APIs und die Ausführung von Code. Zu den Anwendungsfällen gehören Wettervorhersage, Währungsumwandlung, Aufgabenautomatisierung und Datenaufsuchung.

4. Cohere-Befehl R: Befehl R 's Funktionsaufruf (einstufige Tool-Verwendung) ermöglicht eine direkte Interaktion mit externen Tools wie APIs und Datenbanken. Das Modell wählt intelligent Tools und Parameter aus und vereinfacht die Interaktion mit externen Systemen. Zu den Anwendungsfällen gehören das Abrufen von Wettervorhersagen, Datenbank -Lookups und Suchmaschinenabfragen.

5. Mistral Large 2: Mistral Large 2, mit seinen 123 Milliarden Parametern, hervorragende Coding-Erzeugung, mathematische Problemlösung und mehrsprachige Aufgaben. Die verbesserte Funktionsaufrufs verarbeitet komplexe, mehrstufige Prozesse, sowohl nacheinander als auch parallel. Zu den Anwendungsfällen gehören automatisierte Geschäftsarbeitsabläufe, Datenverarbeitung, dynamische Berichte und wissenschaftliche Berechnungen.

6. Meta LLAMA 3.2: Lama 3.2 sticht aufgrund seiner Open-Source-Natur auf und bietet Entwicklern erhebliche Anpassungsoptionen für Funktionsanrufe. Diese Anpassungsfähigkeit ist besonders wertvoll für die Forschung und den Aufbau kundenspezifischer Unternehmensanwendungen. Benchmarking ist noch nicht abgeschlossen.

Implementierungsfunktion Aufruf mit GPT-4

(Code-Beispiel für die Kürze weggelassen, aber der Abschnitt der ursprünglichen Reaktion enthält ein detailliertes Beispiel für die Implementierung von Funktionen mit GPT-4, einschließlich des Abrufens von Wetterdaten mithilfe der OpenWeatherMap-API.)

Benchmarking der Top 6 LLMs

(Radar-Diagramm für die Kürze weggelassen, aber das Diagramm und den begleitenden Text der ursprünglichen Reaktion liefern einen detaillierten Vergleich der sechs LLMs über verschiedene Funktionsmetriken hinweg.)

Funktionsaufruf und KI -Agenten: Eine mächtige Synergie

Funktionsaufruf ist für KI-Agenten transformativ, sodass sie reale Funktionen integrieren und Aufgaben autonom ausführen können. Es fördert die Modularität, Autonomie und erweitert die Fähigkeiten von AI -Agenten erheblich.

Abschluss

Funktionsaufruf ist für LLMs von entscheidender Bedeutung, die Echtzeitdaten und dynamische externe Systeminteraktion benötigen. Jedes der sechs diskutierten LLMs bietet einzigartige Stärken und macht sie für verschiedene Anwendungen geeignet. Diese Modelle treiben die Entwicklung genauerer, zuverlässigerer und interaktiverer KI -Agenten vor.

Häufig gestellte Fragen

(Der FAQ -Abschnitt der ursprünglichen Antwort enthält Antworten auf gemeinsame Fragen zum Aufrufen von Funktionen in LLMs.)

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonTop 6 LLMs, die die Funktion unterstützen, die AI -Agenten fordert. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!