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LLMs可以通过在与代码相关的数据集上进行微调来生成代码片段，包括函数调用。这些模型可以根据提供的输入来提供关于函数调用的建议或生成代码，通过提供上下文或提示来提供关于函数调用的建议或生成代码。语言模型可用于自然语言理解代码相关的查询或指令。开发者可以输入问题或描述，模型可以解释这些内容并提供相关的函数调用或代码段作为答案。 LLMs可以通过根据上下文或部分代码提供的内容提出函数调用或建议相关的函数来协助完成代码。这有助于开发者更快地编写更准确的代码。LLMs可以根据给定的任务或问题描述引导合适的API或过程，以帮助开发者找到其代码中需要调用的正确函数。将LLMs集成到开发环境中可为开发者提供实时协助，指导他们进行函数调用、参数类型或潜在错误的处理。 Nexusflow的研究人员提出了一个开源的LLM模型，NexusRaven-V2。它可以将自然语言指令转换为可使用工具的可执行代码。OpenAI Assistant API是实现协助工具和代理程序使用软件工具的关键。NexusRaven-V2旨在推进合作伙伴和代理程序的开源模型。 在涉及嵌套和复合函数的人工生成用例中，NexusRaven-V2的函数调用成功率比GPT-4高出最多7%。NexusRaven经过了针对Meta的CodeLlama-13 B指令进行的调整。它使用Nexusflow的管道，仅从开源代码语料库中来源，而不使用专有的LLM。对于社区开发者和企业来说，它具有商业上的宽容度。 观察到，在我们的人为策划基准测试中，NexusRaven-V2的函数调用成功率平均比最新的GPT-4模型高出4%。值得注意的是，在4个需要嵌套和复合函数调用的挑战性任务中，NexusRaven-V2表现出比GPT-4更强大的适应性，能够处理开发者对函数描述的差异。 该团队发布了开源的工具，使用户能够无缝替换主流专有的函数调用API，并在其软件工作流程中使用NexusRaven-V2。他们还提供在线的演示和Colab笔记本，用于入门和集成演示。他们公开了评估基准测试Nexus-Function-Calling并建立了一个Huggingface 排行榜，其中包含大量真实的人工策划的函数调用示例，涵盖了各种函数调用用例和难题。 在未来，函数调用LLMs可以受益于教育环境，为学习者提供实时协助，指导他们正确调用函数，从而帮助他们理解编程概念。

这项研究解决了Claude 2.1功能中的一个固有挑战：其不愿根据其覆盖的200K令牌上下文窗口中的单个句子回答问题的问题。这种犹豫在最大化模型的回忆能力方面构成了一个重大障碍，促使了解决方案的探索。 对当前方法的检查揭示了Claude 2.1在面对有关单个句子的问题时的犹豫，尤其是那些被视为不合适的问题。作为回应，Anthropic的研究人员介绍了一个令人惊讶地有效的解决方案：添加一个提示。他们建议将句子“这是上下文中最相关的句子：”并入提示中。这个看似微小的调整，类似于一个元命令，极大地增强了模型的召回能力。 添加的提示作为指令，指示Claude 2.1优先处理相关的句子。这种方法有效地解决了模型对看似不合适句子问题的犹豫。性能改进通过一个实验证明：在200K上下文窗口评估中，Claude的分数从27%跃升到了令人印象深刻的98%。 值得注意的是，在提供了这个提示后，单个句子查询的准确性出现了显著增加。重要的是，这种对单个句子查询准确性的增加展示了添加提示对Claude 2.1性能的深远影响。这种显著改进表明了解决方案的实际意义，使得模型能够更好地处理在更大上下文中的孤立句子查询。 总之，这个有创意的解决方案解决了Claude 2.1的犹豫，通过添加一个提示增加了召回能力的70%。研究团队的发现提供了关于提示的微妙动态及其对语言模型行为的重大影响的宝贵见解。随着人工智能社区寻求提高大型语言模型的精确性，这一发现成为一个重要的进展，对改进其功能具有实际意义。 这篇文章最初发表于MarkTechPost上，转自最近的Anthropic研究表明，通过单个提示的添加，可以将LLMs的召回能力提高70%：通过战略提示释放Claude 2.1的力量。

微软的研究团队通过开发一种针对放射学的多模态模型MAIRA-1来解决生成高质量胸部X光（CXR）报告的问题。该模型利用了CXR特定的图像编码器和基于Vicuna-7B的微调LLM，以及基于文本的数据增强方法，重点关注Findings部分。研究意识到了其中的挑战，并提出未来的版本可以结合当前和之前的研究信息以减少信息幻觉。 在研究中探索的现有方法包括使用具有多模态能力的LLM，如PaLM和Vicuna-7B，从胸部X光创建叙述性放射学报告。评估过程包括传统的NLP指标，如ROUGE-L和BLEU-4，以及聚焦于临床相关方面的放射学特定指标。研究强调提供详细的发现描述的重要性，同时强调了机器学习在生成放射学报告中的潜力，并解决了当前评估实践的局限性。 MAIRA-1方法结合了视觉和语言模型，从胸部X光中生成详细的放射学报告。这种方法针对临床报告生成的特殊挑战进行了处理，使用衡量质量和临床相关性的指标进行评估。研究结果表明，MAIRA-1方法可以提高放射学报告的准确性和临床实用性，代表了在医学成像中使用机器学习的一大步。 所提出的MAIRA-1方法是一种针对放射学的多模态模型，用于生成胸部X光报告。该模型利用CXR图像编码器、可学习的适配器和微调的LLM（Vicuna-7B）来融合图像和语言，以提高报告质量和临床实用性。它使用GPT-3.5进行基于文本的数据增强，以进一步改进训练。评估指标包括传统的NLP测量指标（ROUGE-L、BLEU-4、METEOR）和放射学特定的指标（RadGraph-F1、RGER、ChexBert矢量），用于评估临床相关性。 MAIRA-1在生成胸部X光报告方面显示出显著的改进，具体表现为RadCliQ指标的提升和与放射科医生相关的词汇指标的改进。模型的性能因发现类别而异，存在成功和挑战。MAIRA-1有效地揭示了标准评估实践所未捕捉到的微妙失败模式，这一点在覆盖了语言和放射学特定方面的评估指标中得到了证明。MAIRA-1提供了对胸部X光报告的全面评估。 总之，MAIRA-1是一种高效的生成胸部X光报告的模型，通过其特定于领域的图像编码器和流利准确地识别微妙发现的能力超越了现有模型。然而，考虑现有实践的局限性和临床背景的重要性在评估结果时是很重要的。建议考虑多样化的数据集和多个图像以进一步改进模型。 MAIRA-1的未来版本可能会将当前和之前的研究信息纳入，以减轻生成报告中的虚构需求，正如与GPT-3.5的先前工作中所示。为了优化临床相关性，未来的工作可以探索强化学习方法来解决对临床实体提取的依赖性。建议在更大范围和多样化的数据集上进行增强训练，并考虑多个图像和视图，以进一步完善MAIRA-1在生成微妙的放射学特定发现方面的性能。