Utforska LLAMA-3:s möjligheter: RAG, routning och funktionsanrop
Utforska LLAMA-3:s funktioner i RAG, routning och funktionsanrop. Upptäck dess prestanda på riktmärken, frågerutning och verktygsanvändning. Jämför 38B- och 70B-modeller. Insikter om implementering av avancerade LLM-funktioner för verkliga tillämpningar.
15 januari 2025
Det här blogginlägget utforskar möjligheterna med språkmodellen LLAMA-3 när det gäller att hantera olika uppgifter, inklusive frågeomdirigering, funktionsanrop och att tillhandahålla korrekt information om ämnen som AI-företag och deras funktioner. Innehållet visar modellens styrkor i att leverera koncisa och relevanta svar, vilket belyser dess potential för praktiska tillämpningar.
Utnyttja LLAMA-3 för frågerutning och funktionsanrop
Utvärdera LLAMA-3:s prestanda på RAG-uppgifter
Jämföra LLAMA-3-modellstorlekar: 38 miljarder vs. 70 miljarder
Integrera LLAMA-3 med externa verktyg för funktionsanrop
Slutsats
Utnyttja LLAMA-3 för frågerutning och funktionsanrop
Utnyttja LLAMA-3 för frågerutning och funktionsanrop
I denna sektion kommer vi att utforska LLAMA-3:s förmåga att utföra frågeväg och funktionsanrop. Vi kommer att använda Gro-API:t för att ladda LLAMA-3-modellerna och testa deras prestanda på olika uppgifter.
Först kommer vi att skapa två olika vektorlager: ett för dokumentuppdelning och inbäddningar, och ett annat för dokumentsammanfattning. Detta kommer att låta oss testa modellens förmåga att välja rätt vektorlager baserat på användarens fråga.
Härnäst kommer vi att undersöka modellens prestanda på frågeväg. Vi kommer att ge modellen frågor som kräver antingen specifik faktahämtning eller dokumentsammanfattning, och observera hur modellen väljer rätt vektorlager för att generera svaret.
Avslutningsvis kommer vi att utforska modellens funktionsanropsförmåga. Vi kommer att använda Gro-API:ts implementering av verktygsanvändning för att låta modellen anropa externa funktioner, som att hämta NBA-matchresultat. Vi kommer att observera hur modellen beslutar när den ska använda den externa funktionen och hur den integrerar funktionens utdata i det slutliga svaret.
Genom hela sektionen kommer vi att jämföra prestandan hos 38 miljarder- och 70 miljarder-versionerna av LLAMA-3-modellen, och lyfta fram förbättringarna i den större modellen.
FAQ
FAQ