Verkennen van de mogelijkheden van LLAMA-3: RAG, Routing en Functie-aanroepen

In deze sectie zullen we de mogelijkheden van LLAMA-3 bij het uitvoeren van query-routing en functie-aanroepen verkennen. We zullen de Gro-API gebruiken om de LLAMA-3-modellen te laden en hun prestaties op verschillende taken te testen.

Eerst zullen we twee verschillende vectoropslag maken: één voor documentopsplitsing en embeddings, en één voor documentopsommingen. Dit zal ons in staat stellen om te testen hoe het model de juiste vectoropslag selecteert op basis van de gebruikersquery.

Vervolgens zullen we de prestaties van het model op query-routing onderzoeken. We zullen het model voorzien van queries die ofwel specifieke feitenophalingen ofwel documentopsommingen vereisen, en observeren hoe het model de juiste vectoropslag selecteert om het antwoord te genereren.

Tenslotte zullen we de functie-aanroepende mogelijkheden van het model verkennen. We zullen de implementatie van tool-gebruik van de Gro-API gebruiken om het model externe functies te laten aanroepen, zoals het ophalen van NBA-wedstrijduitslagen. We zullen observeren hoe het model besluit wanneer het de externe functie moet gebruiken en hoe het de uitvoer van de functie integreert in het uiteindelijke antwoord.

Doorheen de sectie zullen we de prestaties van de 38 miljard en 70 miljard versies van het LLAMA-3-model vergelijken, waarbij we de verbeteringen in het grotere model benadrukken.

In deze sectie zullen we de capaciteit van LLAMA-3 om query-routing en functie-aanroeptaken uit te voeren, onderzoeken. We zullen het artikel "Synthetic Social Networking is Coming" van WGE gebruiken als databron voor onze tests.

Eerst richten we de nodige componenten in, waaronder het laden van het LLAMA-3-model (zowel de 38 miljard als de 70 miljard versie) met behulp van de Gro-API, en het maken van twee vectoropslagen: één voor documentopsplitsing en één voor samenvatting.

Vervolgens testen we de query-routingcapaciteiten van het model door vragen te stellen die het ophalen van specifieke feiten of het samenvatten van het hele document vereisen. De 70 miljard versie van LLAMA-3 vertoont een superieure prestatie en levert nauwkeurigere en uitgebreidere antwoorden op in vergelijking met de 38 miljard versie.

Vervolgens verkennen we de functie-aanroepende mogelijkheden van LLAMA-3, die officieel niet worden ondersteund maar kunnen worden geïmplementeerd met behulp van de tool-gebruiksfunctie van Gro. We maken een systeembericht aan dat het model instrueert om een externe functie te gebruiken om NBA-wedstrijduitslagen op te halen en de teamnames en eindscores in het antwoord op te nemen. Zowel de 38 miljard als de 70 miljard versie van LLAMA-3 kunnen de externe functie met succes gebruiken en de gevraagde informatie verstrekken.

Over het algemeen laten de resultaten zien dat LLAMA-3 in staat is om goed te presteren op een verscheidenheid aan RAG-taken (Retrieval-Augmented Generation), waarbij de grotere 70 miljard versie over het algemeen sterkere prestaties laat zien.

Het LLAMA-3-model met 70 miljard parameters laat aanzienlijk verbeterde prestaties zien in vergelijking met de 38 miljard parameter versie. Belangrijke verschillen zijn:

• Het 70 miljard model biedt veel gedetailleerdere en nauwkeurigere samenvattingen van de informatie over bedrijven als Meta en OpenAI. Het is in staat om de belangrijkste punten te synthetiseren in plaats van simpelweg zinnen uit de brontext over te nemen.

• Voor complexere queries met meerdere onderdelen doet het 70 miljard model het beter op het gebied van query-routing - het identificeert correct welke van de beschikbare gegevensbronnen (vectorindex of samenvatting-index) het meest relevant is voor het beantwoorden van de vraag.

• Wanneer er wordt gevraagd naar onderwerpen die niet gerelateerd zijn aan de beschikbare toolfuncties, is het 70 miljard model in staat om dit te herkennen en een doordacht antwoord te geven, in plaats van een ongepaste toolfunctie aan te roepen zoals het 38 miljard model.

Over het algemeen resulteert de verhoogde schaal van het 70 miljard parameter LLAMA-3-model in aanzienlijk sterkere taalvaardigheden en redeneercapaciteiten, waardoor het beter om kan gaan met meer genuanceerde en open-ended queries. De grotere modelgrootte lijkt een sleutelfactor te zijn in het mogelijk maken van deze prestatieverbeteringen.

LLAMA-3 ondersteunt officieel geen functie-aanroepen, maar de Grok-API biedt een implementatie voor Tool Usage, waardoor het taalmodel externe tools kan gebruiken om complexe queries te beantwoorden.

De belangrijkste stappen in dit proces zijn:

1. Tool definiëren: Het systeembericht bevat een gedetailleerde beschrijving van de beschikbare tool, inclusief de input- en outputparameters. Hierdoor kan het taalmodel bepalen welke tool het moet gebruiken voor een bepaalde query.

2. Tool selectie: Wanneer de gebruiker een vraag stelt, controleert het taalmodel eerst of het een externe tool moet gebruiken. Zo ja, dan selecteert het de juiste tool op basis van de context van de query.

3. Tool aanroepen: Het taalmodel roept de geselecteerde tool aan en geeft de benodigde inputparameters door. Het antwoord van de tool wordt vervolgens teruggevoerd naar het taalmodel.

4. Eindantwoord genereren: Het taalmodel gebruikt de informatie uit het antwoord van de tool om het uiteindelijke antwoord voor de gebruiker te genereren.

Deze aanpak stelt LLAMA-3 in staat om externe mogelijkheden te benutten, zoals het uitvoeren van complexe berekeningen of het ophalen van specifieke gegevens, om nauwkeurigere en uitgebreidere antwoorden op gebruikersqueries te geven.

het voorbeeld laat zien hoe LLAMA-3 kan worden geïntegreerd met de Grok-API om vragen over NBA-wedstrijduitslagen te beantwoorden. Het model is in staat om de juiste tool te selecteren, de "get game score"-functie aan te roepen en vervolgens de opgehaalde informatie te gebruiken om een gedetailleerd antwoord voor de gebruiker te genereren.

Over het algemeen breidt deze integratie van LLAMA-3 met externe tools de mogelijkheden van het model uit en stelt het in staat om een bredere reeks queries en taken aan te pakken.

Het Lama 3-model, zowel de 38 miljard als de 70 miljard versie, heeft indrukwekkende capaciteiten getoond op verschillende taken zoals query-routing en functie-aanroepen. De mogelijkheid van het model om de relevante vectoropslag of samenvatting-index nauwkeurig te identificeren op basis van de gebruikersquery, toont zijn sterke begrip van context en relevantie.

De 70 miljard model presteerde in het bijzonder beter dan de kleinere 38 miljard versie op complexere queries, waarbij het meer gedetailleerde en nauwkeurige antwoorden gaf. De implementatie van de functie-aanroepfunctie, met behulp van de Gro-API, benadrukt verder de flexibiliteit van het model en zijn vermogen om externe tools te benutten om zijn capaciteiten te verbeteren.

Over het algemeen hebben de Lama 3-modellen bewezen krachtige taalmodellen te zijn die een breed scala aan taken effectief kunnen aanpakken. De inzichten die uit deze analyse zijn verkregen, kunnen waardevol zijn voor ontwikkelaars en onderzoekers die aan soortgelijke projecten werken, terwijl ze de mogelijkheden van grote taalmodellen en hun praktische toepassingen verkennen.