IT House の 8 月 12 日のレポートによると、Microsoft Research は最近、カリフォルニア大学バークレー校と協力して、Gorilla と呼ばれる新しい大規模言語モデル (LLM) を開発しました。これは、精度と柔軟性の点で GPT-4 よりも優れています。 API 呼び出し。 Gorilla LLM は、「レトリバー認識トレーニング」と呼ばれる技術を使用して、LLM が API 呼び出しのセマンティクスを学習し、意味的および文法的に正しいテキスト コンテンツを生成できるようにすると言われています。
Microsoft Research によると、API ドキュメントが変更されても、API を呼び出すときに正しいセマンティクスと構文を生成できるとのことです。 GPT-4 は OpenAI が開発した最も強力な LLM であり、テキスト生成、翻訳言語、回答内容などのさまざまなシナリオを制御できますが、API 呼び出しが欠点であり、API 呼び出しのセマンティクスを理解できず、 API ドキュメントと同様のテキストを生成します。
最近の調査では、Gorilla はさまざまな API 呼び出しタスクで GPT-4 を上回りました。 GPT-4 の API 呼び出しの精度は 85% ですが、Gorilla の精度は 95% に達することがあります。さらに、Gorilla には GPT-4 にはないスキルもあり、トレーニング データ セットなしで API の正しい API 呼び出しを生成できます。
Microsoft は、API 呼び出しにおいて GPT-4 よりも優れた大規模言語モデル Gorilla を開発しました
IT House の 8 月 12 日のレポートによると、Microsoft Research は最近、カリフォルニア大学バークレー校と協力して、Gorilla と呼ばれる新しい大規模言語モデル (LLM) を開発しました。これは、精度と柔軟性の点で GPT-4 よりも優れています。 API 呼び出し。 Gorilla LLM は、「レトリバー認識トレーニング」と呼ばれる技術を使用して、LLM が API 呼び出しのセマンティクスを学習し、意味的および文法的に正しいテキスト コンテンツを生成できるようにすると言われています。
Microsoft Research によると、API ドキュメントが変更されても、API を呼び出すときに正しいセマンティクスと構文を生成できるとのことです。 GPT-4 は OpenAI が開発した最も強力な LLM であり、テキスト生成、翻訳言語、回答内容などのさまざまなシナリオを制御できますが、API 呼び出しが欠点であり、API 呼び出しのセマンティクスを理解できず、 API ドキュメントと同様のテキストを生成します。
最近の調査では、Gorilla はさまざまな API 呼び出しタスクで GPT-4 を上回りました。 GPT-4 の API 呼び出しの精度は 85% ですが、Gorilla の精度は 95% に達することがあります。さらに、Gorilla には GPT-4 にはないスキルもあり、トレーニング データ セットなしで API の正しい API 呼び出しを生成できます。