Nos últimos anos, os Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) evoluíram de processadores de texto isolados para componentes essenciais em sistemas de Inteligência Artificial mais complexos, conhecidos como sistemas de IA compostos. Para que um LLM funcione adequadamente em um ambiente de trabalho real, ele precisa incorporar capacidades de 'uso de ferramentas', com a chamada de funções emergindo como uma das ferramentas mais utilizadas.

A chamada de funções permite que um LLM interaja com fontes externas, como APIs e funções personalizadas, essencialmente transformando-o de um simples processador de texto em um participante ativo de sistemas mais complexos. Para isso, o modelo deve interpretar corretamente os pedidos do usuário, determinar se é necessário chamar funções externas e construir a chamada de função com os argumentos corretos.

O artigo também examina os principais componentes de avaliação para a chamada de funções, utilizando duas avaliações proeminentes: o Berkeley Function Calling Leaderboard (BFCL) e o Nexus Function Calling Leaderboard (NFCL). Ambas as avaliações possuem características distintas, mas são fundamentais para medir a eficácia da chamada de funções em diferentes LLMs.

1. A chamada de funções expande a aplicabilidade dos LLMs em ambientes empresariais.

2. O BFCL fornece um benchmark diversificado com múltiplas categorias de testes.

3. O NFCL avalia a capacidade de chamadas de função em cenários complexos, incluindo chamadas aninhadas.

4. Melhorias nas habilidades de chamada de função são alcançadas por meio de prompt bem estruturados.

5. A detecção de relevância é crucial para garantir que as funções apropriadas sejam chamadas.

Aptidão para a chamada de funções envolve desafios consideráveis que se refletem em como os modelos lidam com diferentes avaliações. O artigo conclui com a ênfase na importância de uma abordagem abrangente para avaliação, indicando que altas pontuações em benchmarks não garantem sempre um desempenho superior no mundo real e destacando as melhorias através de estratégias de prompt.

- O uso eficaz da chamada de funções é essencial para sistemas de IA. - A relevância da função deve ser avaliada cuidadosamente. - As melhorias podem ser feitas através de prompts estruturados.

Assim, a compreensão e a aplicação das chamadas de funções em LLMs são de suma importância para maximizar seu potencial em aplicações reais. A integração de tais capacidades poderia impulsionar ainda mais o desenvolvimento de assistentes automatizados e sistemas inteligentes, tornando-se um campo de pesquisa crucial para o futuro.

Em resumo, as chamadas de funções são uma habilidade vital que amplia as perspectivas dos LLMs em cenários práticos. A pesquisa continua a evidenciar como o aprimoramento e a avaliação dessa capacidade impactarão o futuro da Inteligência Artificial. Para mais informações sobre o assunto e outras novidades do setor, assine nossa newsletter e esteja sempre atualizado.

FONTES:

1. Databricks Blog

2. Berkeley Function Calling Leaderboard

3. Nexus Function Calling Leaderboard

4. Hugging Face

5. Documentação oficial da Databricks