Знакомьтесь, Горилла: Gorilla языковая модель, которая меняет игру в работе с API

Gorilla — это модель, обученная на основе LLaMA, которая превосходит производительность GPT-4 в работе с API. Gorilla генерирует корректные вызовы API для моделей машинного обучения без галлюцинаций, адаптируется к изменениям в документации и принимает во внимание ограничения API. Производительность настроенной модели превосходит GPT-4 на трех масштабных наборах данных.

Gorilla – это модель, обученная с помощью LLaMA, которая превосходит GPT-4 в генерации вызовов API. Gorilla генерирует точные вызовы API для моделей машинного обучения без галлюцинаций, адаптируется к изменениям в документации и учитывает ограничения API. Производительность пользовательской модели превосходит GPT-4 на трех крупномасштабных наборах данных.

Введение и история вопроса

• Обзор больших языковых моделей (LLM) и их последних достижений.
• Пробел в способности LLM эффективно использовать инструменты через вызовы API.

Модель Gorilla

• Представление Gorilla дла LLM.
• Превосходная производительность Gorilla при написании вызовов API по сравнению с современными моделями, такими как GPT-4.
• Gorilla превосходит по производительности современные модели LLM, такие как GPT-4, в написании вызовов API. Это сложная задача для большинства LLM из-за их неспособности генерировать точные входные аргументы и их склонности к галлюцинациям неправильного использования вызова API.

Адаптивность

• Способность Gorilla адаптироваться к изменениям api во время тестирования.
• Gorilla уменьшает проблему ошибок – распространенную проблему при прямом запросе LLM.

APIBench: Всеобъемлющий набор данных

• Представление APIBench, набора данных, используемого для оценки возможностей Gorilla.
• Для оценки возможностей Gorilla авторы представляют APIBench, комплексный набор данных, состоящий из API HuggingFace, TorchHub и TensorHub. Этот набор данных используется для обучения и тестирования Gorilla, обеспечивая надежный эталон ее производительности.

Интеграция и потенциал Gorilla

• Успешная интеграция Gorilla с ретривером документов.
• Потенциал, позволяющий LLM более точно использовать инструменты и следить за часто обновляемой документацией.
• Как это повышает надежность и применимость результатов работы LLM.

Заключение и будущие направления

• Потенциал LLM для доступа к большим и меняющимся базам знаний и выполнения сложных вычислительных задач.
• Видение превращения LLM в основной интерфейс к вычислительной инфраструктуре и Интернету.

Потенциальные случаи использования

Модель Gorilla, имеет несколько потенциальных вариантов использования в компаниях, особенно в тех, которые в значительной степени полагаются на API и часто обновляемую документацию. Вот несколько примеров:

1. Автоматизированная генерация вызовов API: Способность Gorilla писать точные вызовы API можно использовать для автоматизации некоторых аспектов разработки и тестирования программного обеспечения. Это может сэкономить время разработчиков и снизить риск ошибок.
2. Управление документацией: Способность Gorilla адаптироваться к изменениям документов во время тестирования может быть особенно полезна для управления и навигации по часто обновляемой документации. Это поможет разработчикам всегда работать с самой актуальной информацией.
3. Обучение и образование: Модель можно использовать в качестве инструмента для обучения новых разработчиков или обучения нетехнических членов команды работе с API и их использованию. Она также может быть использована в качестве инструмента для самообучения, позволяя людям учиться в своем собственном темпе.
4. Мониторинг и обслуживание API: Способность Gorilla точно использовать API может быть использована для мониторинга состояния и производительности API, или даже для автоматизации определенных задач по обслуживанию.
5. Интерфейс к вычислительной инфраструктуре и веб: В долгосрочной перспективе модели, подобные Gorilla, могут превратить LLM в основной интерфейс к вычислительной инфраструктуре и Интернету, облегчая нетехническим пользователям взаимодействие со сложными системами.