Python RU

Forwarded from Machinelearning

🌟 Arch-Function: коллекция моделей для вызова функций.

Модели Arch-Function понимают сложные сигнатуры функций, идентифицируют необходимые параметры и генерируют точные вызовы функций на основе промптов.

Семейство основано на Qwen 2.5, его модели оптимизированы для низкой задержки инференса и высокой пропускной способности. Они отлично подходят для работы в режиме реального времени в производственной среде.

▶️Функциональные возможности моделей:

🟢Single Function Calling. Вызов одной функции для каждого запроса;

🟢Parallel Function Calling. Вызов одной и той же функции несколько раз, но с разным набором параметров;

🟢Multiple Function Calling. Вызов различных функций для каждого запроса;

🟢Parallel & Multiple. Выполнение параллельного и множественного вызова функций.

▶️Семейство Arch-Function:

🟢Arch-Function-7B;
🟢Arch-Function-3B;
🟢Arch-Function-1.5B.

В репозитории на HF доступны квантованные версии всех моделей в формате GGUF:

🟠Arch-Function-7B в 4-bit разрядности;
🟠Arch-Function-3B в разрядностях от 2-bit до 6-bit;
🟠Arch-Function-1.5B в разрядностях от 2-bit до 6-bit.

Модели семейства прошли оценку на Berkeley Function-Calling Leaderboard (BFCL).
Результаты показывают, что Arch-Function-7B и Arch-Function-3B демонстрируют производительность, сопоставимую с GPT-4-turbo-2024-04-09 и xLAM-8x22b-r.

Arch-Function можно запустить с помощью библиотеки Transformers или в промпт-шлюзе Arch.

⚠️ Для достижения наилучших результатов рекомендуется использовать конфигурацию промптов, указанных в примерах одиночного или многошагового вызова функций.


📌Лицензирование : Katanemo license.


🟡Коллекция моделей
🖥GitHub


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #LLM #Katanemo #Arch-Function

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

www.tgoop.com/pro_python_code/1571

2.6K viewsOct 18, 2024 at 09:55

🌟 Arch-Function: коллекция моделей для вызова функций.

Модели Arch-Function понимают сложные сигнатуры функций, идентифицируют необходимые параметры и генерируют точные вызовы функций на основе промптов.

Семейство основано на Qwen 2.5, его модели оптимизированы для низкой задержки инференса и высокой пропускной способности. Они отлично подходят для работы в режиме реального времени в производственной среде.

▶️Функциональные возможности моделей:

🟢Single Function Calling. Вызов одной функции для каждого запроса;

🟢Parallel Function Calling. Вызов одной и той же функции несколько раз, но с разным набором параметров;

🟢Multiple Function Calling. Вызов различных функций для каждого запроса;

🟢Parallel & Multiple. Выполнение параллельного и множественного вызова функций.

▶️Семейство Arch-Function:

🟢Arch-Function-7B;
🟢Arch-Function-3B;
🟢Arch-Function-1.5B.

В репозитории на HF доступны квантованные версии всех моделей в формате GGUF:

🟠Arch-Function-7B в 4-bit разрядности;
🟠Arch-Function-3B в разрядностях от 2-bit до 6-bit;
🟠Arch-Function-1.5B в разрядностях от 2-bit до 6-bit.

Модели семейства прошли оценку на Berkeley Function-Calling Leaderboard (BFCL).
Результаты показывают, что Arch-Function-7B и Arch-Function-3B демонстрируют производительность, сопоставимую с GPT-4-turbo-2024-04-09 и xLAM-8x22b-r.

Arch-Function можно запустить с помощью библиотеки Transformers или в промпт-шлюзе Arch.

⚠️ Для достижения наилучших результатов рекомендуется использовать конфигурацию промптов, указанных в примерах одиночного или многошагового вызова функций.


📌Лицензирование : Katanemo license.


🟡Коллекция моделей
🖥GitHub


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #LLM #Katanemo #Arch-Function