Data preparation for function tooling is boring
a year ago
- #AI
- #DataPreparation
- #FunctionCalling
- 函数工具的数据准备至关重要，但常被忽视。
- 针对函数调用等任务特定应用需进行微调，要求1万至10万条高质量样本。
- 检索增强生成(RAG)适用于上下文检索任务，但不适用于函数调用这类结构化推理任务。
- 函数调用需要行为生成能力，而非单纯的知识检索。
- 数据集准备始于定义函数库及自然语言与可执行代码间的接口规范。
- 数据生成需包含单工具示例、多工具示例、未知意图场景及语言多样性改写。
- 验证环节需进行去重、格式校验和执行测试以确保正确性。
- 需遵循MLOps原则实施数据集版本控制、成本追踪和健康报告，确保持续质量。
- 后续步骤包括在准备的数据集上微调小模型并评估其性能。