Évaluation des capacités des modèles de langage
Le BFCL V2 • Live Dataset représente une avancée significative dans l’évaluation des capacités des modèles de langage pour l’appel de fonctions. En utilisant des données fournies par les utilisateurs, ce dataset vise à mesurer la performance des LLMs dans des scénarios réels, en évitant les biais et la contamination des données. Cet article explore la méthodologie, la composition des données et les résultats obtenus à partir de ce nouveau dataset.
Points clés
- Le BFCL V2 • Live Dataset comprend 2 251 paires question-fonction-réponse.
- Les modèles évalués incluent Claude, OpenAI, Gemini, Llama et Mistral.
- BFCL V2 introduit des scénarios d’appel de fonctions multiples avec une forte demande pour le choix intelligent entre les fonctions.
- Le dataset a été constitué à partir de 64 517 requêtes d’utilisateurs réelles.
- Le BFCL V2 • Live se concentre sur l’amélioration de la qualité des données pour une évaluation plus précise des LLMs.
À retenir
Alors, si vous pensiez que les modèles de langage avaient déjà tout vu, détrompez-vous ! Avec BFCL V2, ils doivent maintenant jongler avec des scénarios réels complexes. Mais ne vous inquiétez pas, les LLMs ne sont pas des clowns, ils sont juste là pour nous prouver qu’ils peuvent faire mieux que nous dans le choix des fonctions. Qui aurait cru qu’un jour, on aurait besoin d’un modèle pour choisir entre le café et le thé ?
Sources
