Exploration des capacités de LLAMA-3 : RAG, routage et appel de fonction

Dans cette section, nous explorerons les capacités de LLAMA-3 dans l'exécution du routage des requêtes et de l'appel de fonctions. Nous utiliserons l'API Gro pour charger les modèles LLAMA-3 et tester leurs performances sur diverses tâches.

Tout d'abord, nous créerons deux banques de vecteurs différentes : l'une pour le découpage et l'incorporation de documents, et l'autre pour la synthèse de documents. Cela nous permettra de tester la capacité du modèle à sélectionner la banque de vecteurs appropriée en fonction de la requête de l'utilisateur.

Ensuite, nous examinerons les performances du modèle sur le routage des requêtes. Nous fournirons au modèle des requêtes nécessitant soit une récupération de faits spécifiques, soit une synthèse de documents, et nous observerons comment le modèle sélectionne la banque de vecteurs appropriée pour générer la réponse.

Enfin, nous explorerons les capacités d'appel de fonctions du modèle. Nous utiliserons l'implémentation de l'utilisation des outils de l'API Gro pour permettre au modèle d'appeler des fonctions externes, comme la récupération des scores de matchs de NBA. Nous observerons comment le modèle décide d'utiliser la fonction externe et comment il intègre la sortie de la fonction dans la réponse finale.

Tout au long de la section, nous comparerons les performances des versions de 38 milliards et 70 milliards de paramètres du modèle LLAMA-3, en mettant en évidence les améliorations du modèle le plus important.

Dans cette section, nous examinerons la capacité de LLAMA-3 à effectuer des tâches de routage de requêtes et d'appel de fonctions. Nous utiliserons l'article "Synthetic Social Networking is Coming" de WGE comme source de données pour nos tests.

Tout d'abord, nous mettons en place les composants nécessaires, notamment le chargement du modèle LLAMA-3 (versions de 38 milliards et 70 milliards de paramètres) à l'aide de l'API Gro, et la création de deux banques de vecteurs : l'une pour le découpage de documents et l'autre pour la synthèse.

Nous testons ensuite les capacités de routage de requêtes du modèle en posant des questions nécessitant la récupération de faits spécifiques ou la synthèse de l'ensemble du document. La version de 70 milliards de paramètres de LLAMA-3 démontre une performance supérieure, en fournissant des réponses plus précises et complètes par rapport à la version de 38 milliards de paramètres.

Ensuite, nous explorons les capacités d'appel de fonctions de LLAMA-3, qui ne sont pas officiellement prises en charge mais peuvent être mises en œuvre à l'aide de la fonctionnalité d'utilisation des outils de Gro. Nous créons un message système qui instruit le modèle d'utiliser une fonction externe pour récupérer les scores de matchs de NBA et d'inclure les noms des équipes et les scores finaux dans la réponse. Les versions de 38 milliards et 70 milliards de paramètres de LLAMA-3 sont en mesure d'utiliser avec succès la fonction externe et de fournir les informations demandées.

Dans l'ensemble, les résultats montrent que LLAMA-3 est capable de bien performer sur une variété de tâches RAG (Retrieval-Augmented Generation), la version plus importante de 70 milliards de paramètres présentant de meilleures performances dans l'ensemble.

Le modèle LLAMA-3 de 70 milliards de paramètres démontre des performances nettement améliorées par rapport à la version de 38 milliards de paramètres. Les principales différences incluent :

• Le modèle de 70 milliards fournit des résumés beaucoup plus détaillés et précis des informations mentionnées sur des entreprises comme Meta et OpenAI. Il est capable de synthétiser les points clés plutôt que de simplement copier des phrases du texte source.

• Pour les requêtes plus complexes comportant plusieurs parties, le modèle de 70 milliards s'en sort mieux dans le routage des requêtes - identifiant correctement quelle source de données (index de vecteurs ou index de résumé) est la plus pertinente pour répondre à la question.

• Lorsqu'on lui demande des sujets sans rapport avec les fonctions d'outils disponibles, le modèle de 70 milliards est capable de le reconnaître et de fournir une réponse réfléchie, plutôt que d'essayer un appel d'outil inapproprié comme le fait le modèle de 38 milliards.

Dans l'ensemble, l'augmentation de l'échelle du modèle LLAMA-3 de 70 milliards de paramètres se traduit par des capacités de compréhension et de raisonnement linguistiques nettement plus solides, lui permettant de gérer de manière plus efficace les requêtes plus nuancées et ouvertes. La taille plus importante du modèle semble être un facteur clé pour permettre ces améliorations de performances.

LLAMA-3 ne prend pas officiellement en charge l'appel de fonctions, mais l'API Grok fournit une implémentation pour l'utilisation des outils, ce qui permet au modèle de langage d'utiliser des outils externes pour répondre à des requêtes complexes.

Les principales étapes impliquées dans ce processus sont :

1. Définition de l'outil : Le message système inclut une description détaillée de l'outil disponible, y compris ses paramètres d'entrée et de sortie. Cela permet au modèle de langage de déterminer quel outil utiliser pour une requête donnée.

2. Sélection de l'outil : Lorsque l'utilisateur pose une question, le modèle de langage vérifie d'abord s'il doit utiliser un outil externe. Si c'est le cas, il sélectionne l'outil approprié en fonction du contexte de la requête.

3. Invocation de l'outil : Le modèle de langage appelle l'outil sélectionné, en transmettant les paramètres d'entrée nécessaires. La réponse de l'outil est ensuite réinjectée dans le modèle de langage.

4. Génération de la réponse finale : Le modèle de langage utilise les informations de la réponse de l'outil pour générer la réponse finale à l'utilisateur.

Cette approche permet à LLAMA-3 de tirer parti des capacités externes, comme effectuer des calculs complexes ou récupérer des données spécifiques, afin de fournir des réponses plus précises et complètes aux requêtes des utilisateurs.

L'exemple fourni montre comment LLAMA-3 peut être intégré à l'API Grok pour répondre à des questions sur les scores de matchs de NBA. Le modèle est capable de sélectionner l'outil approprié, d'invoquer la fonction "obtenir le score du match", puis d'utiliser les informations récupérées pour générer une réponse détaillée pour l'utilisateur.

Dans l'ensemble, cette intégration de LLAMA-3 avec des outils externes élargit les capacités du modèle et lui permet de gérer une plus grande variété de requêtes et de tâches.

Le modèle Lama 3, dans ses versions de 38 milliards et 70 milliards de paramètres, a démontré des capacités impressionnantes dans diverses tâches telles que le routage des requêtes et l'appel de fonctions. La capacité du modèle à identifier avec précision la banque de vecteurs ou l'index de résumé pertinent en fonction de la requête de l'utilisateur témoigne de sa forte compréhension du contexte et de la pertinence.

Le modèle de 70 milliards, en particulier, a surpassé la version plus petite de 38 milliards dans les requêtes plus complexes, en fournissant des réponses plus détaillées et précises. La mise en œuvre de la fonctionnalité d'appel de fonctions, en utilisant l'API Gro, met davantage en évidence la flexibilité du modèle et sa capacité à tirer parti d'outils externes pour améliorer ses capacités.

Dans l'ensemble, les modèles Lama 3 se sont avérés être des modèles de langage puissants capables de gérer efficacement une large gamme de tâches. Les enseignements tirés de cette analyse peuvent être précieux pour les développeurs et les chercheurs travaillant sur des projets similaires, alors qu'ils explorent le potentiel des modèles de langage à grande échelle et leurs applications pratiques.