Fireworks AI vient de présenter Firefunction-v2, un modèle d’appel de fonctions open-source conçu pour exceller dans les applications réelles, incluant des conversations multi-tours, le suivi d’instructions et les appels de fonctions parallèles. Firefunction-v2 offre une solution robuste et performante, rivalisant avec des modèles haut de gamme comme GPT-4o, mais à un coût bien moindre et avec une vitesse et une fonctionnalité supérieures.
Capacités de Firefunction-v2
Le développement de Firefunction-v2 repose sur les retours des utilisateurs et le besoin d’un modèle performant en appel de fonctions et en tâches générales. Contrairement aux autres modèles open-source, Firefunction-v2 maintient un équilibre entre compétences générales et spécialisées. Affiné à partir du modèle de base Llama3-70b-instruct, il utilise un ensemble de données comprenant des appels de fonctions et des conversations générales. Cette approche conserve les capacités étendues du modèle tout en améliorant la performance des appels de fonctions.
Performance et Évaluation
Évalué à l’aide de jeux de données publics et de benchmarks comme Gorilla et Nexus, Firefunction-v2 surpasse non seulement son prédécesseur, Firefunction-v1, mais aussi d’autres modèles tels que Llama3-70b-instruct et GPT-4o. Il excelle particulièrement dans les appels de fonctions parallèles et le suivi d’instructions multi-tours, démontrant son adaptabilité et son intelligence dans la gestion de tâches complexes.
Exemples Pratiques
Firefunction-v2 se distingue par sa capacité à gérer jusqu’à 30 spécifications de fonctions, une amélioration significative par rapport à Firefunction-v1. Cette capacité est cruciale pour les applications réelles, permettant au modèle de gérer efficacement plusieurs appels API et d’offrir une expérience utilisateur fluide. En termes de suivi d’instructions, Firefunction-v2 fait des choix intelligents quant au moment d’appeler des fonctions et les exécute avec précision.
Accessibilité et Utilisation
Firefunction-v2 est accessible via la plateforme de Fireworks AI, offrant une configuration optimisée en termes de vitesse avec une API compatible OpenAI. Les utilisateurs peuvent intégrer le modèle dans leurs systèmes existants avec peu de modifications. De plus, Firefunction-v2 peut être exploré via une application de démonstration et une aire de jeu UI, permettant aux utilisateurs d’expérimenter diverses fonctions et configurations.
Conclusion
Firefunction-v2 incarne l’engagement de Fireworks AI à faire progresser les capacités des modèles de langage dans les appels de fonctions. Il établit un nouveau standard pour les applications AI concrètes en équilibrant vitesse, coût et performance. Les retours positifs de la communauté des développeurs et les résultats impressionnants des benchmarks soulignent son potentiel à révolutionner l’intégration des appels de fonctions dans les systèmes AI. Fireworks AI poursuit son innovation, guidée par les retours des utilisateurs et une dévotion à fournir des solutions pratiques pour les développeurs.