Génération de données pour les modèles d’appel de fonction
APIGen est une pipeline automatisée conçue pour produire des ensembles de données de haute qualité et vérifiables pour les applications d’appel de fonction. En collectant 3673 API exécutables à travers 21 catégories, APIGen garantit la fiabilité des données grâce à un processus de vérification en trois étapes. Les résultats montrent que même avec un modèle de 7B paramètres, les performances surpassent celles de plusieurs modèles GPT-4, ouvrant la voie à des avancées significatives dans le domaine des agents d’appel de fonction.
Points clés
- APIGen a généré 60 000 entrées de données de haute qualité pour les applications d’appel de fonction.
- Le processus de vérification des données comprend trois étapes : vérification de format, exécution des fonctions et vérification sémantique.
- Les modèles entraînés avec les ensembles de données APIGen surpassent les performances de plusieurs modèles GPT-4.
- Le modèle de 1B paramètres d’APIGen dépasse les performances de GPT-3.5-Turbo et Claude-3 Haiku.
- APIGen a collecté 3673 API exécutables provenant de 21 catégories différentes.
À retenir
Si vous pensiez que générer des ensembles de données de qualité était aussi simple que de lancer un dé, détrompez-vous ! Avec APIGen, la qualité des données est une affaire sérieuse, et les trois étapes de vérification sont là pour s’assurer que seul le meilleur arrive à votre modèle. Alors, la prochaine fois que vous penserez à des données, rappelez-vous : pas de raccourcis, sinon votre modèle pourrait finir par croire qu’il est un expert en cuisine alors qu’il ne sait même pas faire bouillir de l’eau !
Sources
