חקירת יכולות LLAMA-3: RAG, ניתוב ושיחת פונקציה
חקור את יכולות LLAMA-3 ב-RAG, ניתוב ושיחת פונקציות. גלה את הביצועים שלו בבנצ'מרקים, ניתוב שאילתות ושימוש בכלים. השווה בין דגמים של 38B ו-70B. תובנות על יישום של תכונות LLM מתקדמות עבור יישומים בעולם האמיתי.
15 בינואר 2025
מאמר הבלוג הזה בוחן את היכולות של דגם השפה LLAMA-3 בטיפול במגוון משימות, כולל ניתוב שאילתות, קריאת פונקציות, ומתן מידע מדויק על נושאים כמו חברות AI ותכונותיהן. התוכן מדגים את נקודות החוזק של הדגם בהספקת תגובות קצרות ורלוונטיות, מדגיש את הפוטנציאל שלו ליישומים מעשיים.
ניצול LLAMA-3 לניתוב שאילתות וקריאת פונקציות
הערכת ביצועי LLAMA-3 במשימות RAG
השוואת גודל מודלי LLAMA-3: 38 מיליארד לעומת 70 מיליארד
שילוב LLAMA-3 עם כלים חיצוניים לקריאת פונקציות
מסקנה
ניצול LLAMA-3 לניתוב שאילתות וקריאת פונקציות
ניצול LLAMA-3 לניתוב שאילתות וקריאת פונקציות
בחלק זה, נחקור את היכולות של LLAMA-3 בביצוע ניתוב שאילתות וקריאת פונקציות. נשתמש ב-Gro API כדי לטעון את דגמי LLAMA-3 ולבחון את ביצועיהם במגוון משימות.
ראשית, נייצר שני אחסוני וקטורים שונים: אחד לחלוקה לקטעים ולהטמעות של מסמכים, והאחר לסיכום מסמכים. זה יאפשר לנו לבחון את יכולת הדגם לבחור את אחסון הוקטורים המתאים בהתבסס על שאילתת המשתמש.
לאחר מכן, נבחן את ביצועי הדגם בניתוב שאילתות. נספק לדגם שאילתות הדורשות או אחזור עובדות ספציפיות או סיכום מסמכים, ונצפה כיצד הדגם בוחר את אחסון הוקטורים המתאים כדי לייצר את התשובה.
לבסוף, נחקור את יכולות קריאת הפונקציות של הדגם. נשתמש ביישום של שימוש בכלים של Gro API כדי לאפשר לדגם לקרוא לפונקציות חיצוניות, כגון אחזור תוצאות משחקי NBA. נצפה כיצד הדגם מחליט מתי להשתמש בפונקציה החיצונית וכיצד הוא משלב את פלטת הפונקציה בתשובה הסופית.
לאורך החלק הזה, נשווה את ביצועי הגרסאות בנות 38 מיליארד ו-70 מיליארד של דגם LLAMA-3, מדגישים את השיפורים בדגם הגדול יותר.
שאלות נפוצות
שאלות נפוצות