NexusRaven-V2をご紹介します：13B LLMは、ゼロショット機能呼び出しでGPT-4を凌駕し、ナチュラルランゲージの指示を実行可能なコードに変換する能力を持っています

NexusRaven-V2の魅力をご紹介します：13B LLMは、GPT-4を超えるゼロショット機能で、自然な言語の指示を実行可能なコードに変換する能力を持っています

<img alt=”” src=”https://ai.miximages.com/www.marktechpost.com/wp-content/uploads/2023/12/Screenshot-2023-12-12-at-12.42.47-AM-1024×623.png”/><img alt=”” src=”https://ai.miximages.com/www.marktechpost.com/wp-content/uploads/2023/12/Screenshot-2023-12-12-at-12.42.47-AM-150×150.png”/><p>LLMsは、コード関連のデータセットで微調整することができ、関数呼び出しを含むコードスニペットを生成することができます。これらのモデルは、コンテキストやプロンプトによって提供された入力に基づいて、関数呼び出しを含むコードを提案または生成することができます。言語モデルは、コードに関連するクエリや指示の自然言語理解に使用することができます。開発者は質問や説明を入力し、モデルはそれらを解釈して関連する関数呼び出しやコードセグメントを提供することができます。</p><p>LLMsは、提供されたコンテキストや部分的なコードに基づいて、関数呼び出しを提案したり関連する関数を提案したりすることによって、コード補完を支援することができます。これにより、開発者はより迅速かつ正確にコードを記述することができます。LLMsは、特定のタスクや問題の説明に基づいて、適切なAPIや手順をガイドすることで、開発者がコード内で呼び出すべき適切な関数を見つけるのを支援することができます。LLMsを開発環境に統合することで、開発者に対して関数呼び出し、パラメータのタイプ、または潜在的なエラーに対してリアルタイムのサポートを提供することができます。</p><p>Nexusflowの研究者は、オープンソースのLLMモデル、<strong><a href=”https://www.voagi.com/nexusravenv2-outperforms-gpt4-in-nexusflows-latest-battle.html”>NexusRaven-V2</a></strong>を提案しています。これは自然言語の指示を実行可能なコードに変換してツールを使用することができます。OpenAIアシスタントAPIは、コパイロットとエージェントがソフトウェアツールを使用するための鍵として機能します。NexusRaven-V2は、コパイロットとエージェントのオープンソースモデルを進化させることを目指しています。</p><p>NexusRaven-V2は、ネストや複合関数を使用する人間が生成したユースケースで、関数呼び出しの成功率でGPT-4を最大7％上回っています。NexusRavenはMetaのCodeLlama-13 Bインストラクションにチューニングされた指示です。Nexusflowのパイプラインを使用して、プロプライエタリなLLMを使用せずにオープンコードのコーポラから情報源を提供しています。コミュニティ開発者と企業の両方に対して商業許容です。</p><p>当社の人間によるベンチマークで、NexusRaven-V2は、関数呼び出しの成功率において、最新のGPT-4モデルよりも平均で4％高い成功率を示すことが観察されました。なお、ネストや複合関数呼び出しを必要とする4つの厳しいタスクでは、NexusRaven-V2の方がGPT-4よりも堅牢性が高いと言えます。また、開発者の関数の説明におけるバリエーションを処理する際にも、NexusRaven-V2はGPT-4よりも優れた性能を発揮します。</p><p>チームは、ユーザーがメインストリームのプロプライエタリな関数呼び出しAPIをシームレスにNexusRaven-V2で置き換えることができるオープンソースのユーティリティアーティファクトをリリースしました。また、オンラインデモやコラボノートブックを提供してオンボーディングと統合デモを行っています。彼らは評価ベンチマーク<a href=”https://www.voagi.com/call-all-functions.html”>Nexus-Function-Calling</a>をオープンソース化し、Huggingfaceの<a href=”https://www.voagi.com/create-and-analyze-advanced-machine-learning-models-using-the-sagemaker-canvas-model-leaderboard.html”>リーダーボード</a>を確立しています。このリーダーボードには、さまざまな関数呼び出しのユースケースと難易度をカバーした、実生活で人間が選定した関数呼び出しの例が多数収録されています。</p><p>将来的には、関数呼び出しのLLMは教育現場において、学習者がリアルタイムのサポートを受けながら関数の呼び出し方を正しく学び、プログラミングの概念の理解を促進することができるでしょう。</p>

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