Llama 3 tool calling agents with Firefunction-v2

LangChain
18 Jun 202409:50

Summary

TLDRランスがFireworksという推論エンジンの新モデル「Fire Function V2」を紹介。このモデルはツール呼び出しに特化し、GPD 40と比較して高速でコスト効率が高く、オープンソースモデルと組み合わせて使用される。ツール使用はモデルの能力を拡張し、API呼び出しなどの外部ツールにアクセスできる。Fire Function V2は、機能呼び出しの強さを保持しながら、ベースモデルの能力も維持することを目指している。実際のテストでは、SQLデータベースエージェントを評価する実例を通じて、FireworksとGPD 40の性能を比較し、Fireworksのツール呼び出し能力が非常に優れていることを示した。

Takeaways

  • 🎉 FireworksはLangchainのユーザーが利用する人気のある推論エンジンで、多くのオープンソースモデルを提供しています。
  • 🚀 Fireworksは新しいモデル「Fire function V2」をリリースし、ツール呼び出しや関数呼び出しに優れていることが報告されています。
  • 🔍 Fire function V2はGPD 40と比較して、関数呼び出しにおいて同等の性能を持ちながら、より高速でコストが低いという利点があります。
  • 🛠️ ツール使用(tool use)は、モデルの機能を拡張し、外部ツールにアクセスできるようにします。これは主にエージェントと組み合わせて使用されます。
  • 🔑 LLM(Large Language Model)は自然言語入力を受け取り、APIや関数呼び出しに必要な引数と関数名を判別して返すことができます。
  • 📈 Fire function V2は、Llama 3 Instructモデルをベースにしており、関数呼び出しの能力を強化した一方で、ベースモデルの能力を保持することを目指しています。
  • 🧩 Fire function V2は、関数呼び出しに特化した調整を行なっているが、一般化されたタスクでも高性能であることを示しています。
  • 📝 スクリプトでは、Fire function V2を使用して天気情報の取得など、具体的なツール呼び出しの例を紹介しています。
  • 🔬 スクリプトでは、SQLデータベースエージェントの性能を評価するためのテストケースも紹介されており、FireworksとGPD 40の性能を比較しています。
  • 📊 テスト結果によると、FireworksはGPD 40と比較して、関数呼び出しにおいて同等またはそれ以上の性能を発揮している可能性があることが示唆されています。
  • 💡 スクリプトの最終的には、Fireworksの関数呼び出し機能が非常に魅力的であり、関数呼び出しやツール使用が必要なアプリケーションでの利用を検討する価値があると結論づけています。

Q & A

  • Fireworksとはどのようなインファレンスエンジンですか?

    -Fireworksは、多くのLangchainユーザーが利用している人気のあるインファレンスエンジンで、オープンソースのモデルを多数ホストしています。

  • Fire Function V2モデルの特徴は何ですか?

    -Fire Function V2は、ツール呼び出しや関数呼び出しに非常に優れており、GPD 40と比較して高速でコストが低いと報告されています。

  • ツール使用とはどのような概念ですか?

    -ツール使用は、外部ツールにモデルを接続することにより、モデルの能力を拡張する概念で、エージェントでほぼ常に使用されます。

  • LLMにツールをバインドするプロセスはどのようなものですか?

    -LLMにツールをバインドするプロセスは、ツールのスキーマを定義し、そのツールをLLMに関連付けることで、自然言語入力から関数名と引数を生成するようにLLMをトレーニングすることです。

  • Fire Function V2が目指しているバランスは何ですか?

    -Fire Function V2は、関数呼び出しの強さを維持しながら、ベースモデルの能力を保持することを目指しています。

  • Llama 3 Instructモデルとは何ですか?

    -Llama 3 Instructは、Fire Function V2が構築されたモデルで、広く使用されており、非常に強力なモデルです。

  • Fire Function V2のトレーニングプロセスで気をつけたことは何ですか?

    -Fire Function V2のトレーニングでは、関数呼び出しに特化した過剰適応を避け、一般化されたタスクでも良いパフォーマンスを維持するように_FINE_TUNE_しました。

  • 実際のテストケースでFire Function V2をどのように評価しましたか?

    -SQLデータベースエージェントを使用して、Fire Function V2のパフォーマンスを評価し、GPD 40と比較しました。

  • テストケースでのFire Function V2のパフォーマンスはどの程度でしたか?

    -小規模なテストケースでは、Fire Function V2はGPD 40と同等またはそれ以上のパフォーマンスを示しました。

  • ユーザーはFire Function V2をどのように利用するべきですか?

    -ユーザーは、Fire Function V2をインストールし、APIキーを設定することで、関数呼び出しやツール使用を通じてエージェントを構築し利用することができるでしょう。

  • Fireworksのドキュメントや設定方法はどこで確認できますか?

    -Fireworksのドキュメントや設定方法は、公式ドキュメントや提供されているNotebookを参照することで確認できます。

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