ToolLLM: Um Passo Além de Gorilla
O ToolLLM é um modelo de linguagem que pode escrever código para mais de 16.000 APIs, tornando-se 10 vezes mais capaz que o Gorilla, outro modelo de linguagem que podia escrever API calls para 1.600 APIs. Isso significa que o ToolLLM é capaz de lidar com uma ampla variedade de APIs, tornando-o muito mais poderoso e flexível.
Tool LLaMA: A Solução Open-Source para Melhorar os Modelos de Linguagem
O Tool LLaMA é um projeto inovador que visa criar uma solução open-source para melhorar os modelos de linguagem. O objetivo é desenvolver conjuntos de dados de treinamento de alta qualidade e em larga escala, permitindo que os modelos de linguagem sejam mais robustos e capazes de lidar com uma ampla variedade de APIs.
Funcionalidades do Tool LLaMA
O Tool LLaMA pode gerar API calls de diversas bibliotecas, como Hugging Face e TensorFlow. Além disso, o modelo é capaz de compreender e se engajar com diferentes tipos de APIs, gerando snippets de código precisos e contextualizados para uma dada solicitação.
Como Funciona o Tool LLaMA
O processo de fine-tuning do Tool LLaMA envolve quatro passos:
1. Coleta de dados: Coletar API calls do Rapid API.
2. Criação de dados: Usar o modelo ChatGPT para gerar conjuntos de dados de treinamento.
3. Fine-tuning: Fine-tuning do modelo Tool LLaMA usando os conjuntos de dados gerados para refinar sua capacidade de compreender e gerar código preciso para APIs diversas.
4. Demonstração prática: Mostrar a habilidade do modelo fine-tuned em responder a API calls.
Instalando e Utilizando o Tool LLaMA
Para começar a utilizar o Tool LLaMA, você precisará:
* Instalar o Git, Python e Visual Studio Code
* Clonar o repositório do ToolBench
* Copiar e inputar API calls de diferentes modelos, como OpenAI
* Hospedar o modelo em uma interface de usuário da web para utilizar API calls
Conclusão
Em resumo, o ToolLLM e o Tool LLaMA estão revolucionando a linguagem natural, permitindo que os desenvolvedores e usuários criem aplicativos mais poderosos e eficientes. Para aprender mais sobre as limitações e benchmarks do Tool LLaMA, é recomendável verificar o papel de pesquisa associado.