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集成1600+ API调用的LLM模型，有效减少生成幻觉

Gorilla项目展示了如何通过其模型实现大规模语言模型（LLM）与1600多个API的精确调用，有效减少幻觉生成并提升功能调用能力。Gorilla支持商用，具有开源许可，用户可在本地运行或通过CLI界面与之交互。项目还提供APIBench数据集和评估代码，帮助开发者优化和评估LLM工具。

GorillaAPI调用函数调用开源模型Berkeley Function Calling LeaderboardGithub开源项目
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Gorilla 项目介绍

Gorilla 是一个创新的大型语言模型(LLM)项目,旨在通过调用 API 来增强 LLM 使用工具的能力。这个项目由加州大学伯克利分校的研究人员开发,目标是让 AI 模型能够更准确、更有效地使用各种 API。

项目核心功能

Gorilla 的核心功能在于它能够将自然语言查询转换为语义和语法正确的 API 调用。这意味着,当用户用日常语言描述一个任务时,Gorilla 可以理解这个请求并找出合适的 API 来完成任务。目前,Gorilla 已经能够准确调用超过 1,600 个 API,而且这个数字还在不断增加。

创新亮点

该项目的一个重要创新在于大大减少了 AI 模型的"幻觉"问题。在使用 API 时,准确性至关重要,Gorilla 通过其独特的训练方法,显著提高了 API 调用的准确性。此外,Gorilla 还发布了 APIBench,这是目前最大的 API 集合,经过精心策划,易于训练模型使用。

开源贡献

Gorilla 项目采用开源方式运作,鼓励社区参与和贡献。研究团队欢迎开发者和研究人员加入,共同扩展这个庞大的 API 商店,并教导 LLM 如何正确使用这些 API。

模型版本

Gorilla 提供了多个版本的模型,以适应不同的需求:

  • gorilla-7b-hf-v0: 可以调用超过 925 个 Hugging Face API
  • gorilla-7b-tf-v0: 支持 626 个 TensorFlow v2 API
  • gorilla-7b-th-v0: 支持 94 个 PyTorch Hub API
  • gorilla-mpt-7b-hf-v0 和 gorilla-falcon-7b-hf-v0: 基于 Apache 2.0 许可,可商业使用

使用方式

Gorilla 提供了多种使用方式:

  1. 通过 Colab 快速体验
  2. 使用 CLI 接口在本地运行
  3. 通过 Hugging Face Spaces 或 Gradio 在线试用
  4. 在自己的项目中集成 Gorilla 模型

未来展望

Gorilla 项目有着雄心勃勃的发展计划,包括:

  • 发布支持更多语言和多轮对话能力的 Openfunctions-v3 模型
  • 建立 Berkeley 函数调用排行榜,用于评估工具调用/函数调用模型
  • 继续扩展 API Zoo,纳入更多社区贡献的 API

结语

Gorilla 项目代表了 AI 工具使用能力的一个重要突破。通过将自然语言理解与 API 调用无缝结合,Gorilla 为 AI 应用开辟了新的可能性。无论是研究人员、开发者还是普通用户,都可以从这个创新项目中受益,共同推动 AI 技术向前发展。

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