nexusraven:13b im LLM-Testsuite-Report

Nexus Raven ist ein Modell mit 13 Milliarden Parametern, das für Funktionsaufrufe entwickelt wurde.

Mit der Aktualisierung auf NexusRaven-V2 ist dies ein weiterentwickeltes, offenes und kommerziell einsetzbares Modell für Funktionsaufrufe:

Vielseitige Funktionsaufrufe: Kann in zahlreichen anspruchsvollen Fällen einzelne, verschachtelte und parallele Funktionsaufrufe erzeugen. Vollständig erklärbar: Kann sehr detaillierte Erklärungen zu den erzeugten Funktionsaufrufen liefern. Dieses Verhalten lässt sich abschalten, um während der Inferenz Tokens zu sparen. Leistungshöhepunkte: Übertrifft GPT-4 bei der Erfolgsquote von Funktionsaufrufen in durch Menschen erstellten Anwendungsfällen mit verschachtelten und zusammengesetzten Funktionen um bis zu 7 Prozent. Generalisierung auf Unbekanntes: Wurde nie mit den bei der Bewertung verwendeten Funktionen trainiert. Kommerziell freizügig: Das Training verwendet keine Daten, die von proprietären LLMs wie GPT-4 erzeugt wurden. Beim Einsatz in kommerziellen Anwendungen behalten Sie die vollständige Kontrolle über das Modell.

Beispielprompt

Funktion: def get_weather_data(coordinates): """ Ruft Wetterdaten für den angegebenen Breiten- und Längengrad von der Open-Meteo-API ab. Argumente: coordinates (tuple): Der Breitengrad des Standorts. Rückgabe: float: Die aktuelle Temperatur an den angefragten Koordinaten """ Funktion: def get_coordinates_from_city(city_name): """ Ruft mit der Geocoding-API von Maps.co den Breiten- und Längengrad einer angegebenen Stadt ab. Argumente: city_name (str): Der Name der Stadt. Rückgabe: tuple: Breiten- und Längengrad der Stadt. """ Benutzeranfrage: {query}<human_end>

Dadurch wird eine Antwort ähnlich der folgenden erzeugt:

Aufruf: get_weather_data(coordinates=get_coordinates_from_city(city_name='Seattle'))<bot_end> Überlegung: Der Funktionsaufruf `get_weather_data(coordinates=get_coordinates_from_city(city_name='Seattle'))` beantwortet die Frage „Wie ist das Wetter gerade in Seattle?“ in folgenden Schritten: 1. `get_coordinates_from_city(city_name='Seattle')`: Dieser Funktionsaufruf ruft mit der Geocoding-API von Maps.co den Breiten- und Längengrad der Stadt „Seattle“ ab. 2. `get_weather_data(coordinates=...)`: Dieser Funktionsaufruf ruft die aktuellen Wetterdaten für die vom vorherigen Funktionsaufruf zurückgegebenen Koordinaten ab. Somit beantwortet der Funktionsaufruf `get_weather_data(coordinates=get_coordinates_from_city(city_name='Seattle'))` die Frage „Wie ist das Wetter gerade in Seattle?“, indem er zunächst die Koordinaten der Stadt „Seattle“ und anschließend die aktuellen Wetterdaten für diese K...

Referenzen

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