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多功能调用任务在使用LLMs时可能会变慢且不准确。为了解决这个问题，来自UC Berkeley、ICSI和LBNL的研究人员开发了LLMCompiler，这是一个旨在提高LLMs在此类任务中的效率和准确性的框架。LLMCompiler通过其组件：LLM Planner、任务获取单元和执行器，实现了函数调用的并行执行。 LLMCompiler是一个使LLMs能够进行并行函数调用的框架，提高了多功能任务的效率和准确性。由LLM Planner、任务获取单元和执行器组成的LLMCompiler，在基准测试中优于ReAct和OpenAI的并行函数调用功能，显示出一致的延迟加速和准确性改进。兼容开源模型如LLaMA-2和OpenAI的GPT模型，LLMCompiler解决了LLM的局限性，如知识截断和算术技能，为执行函数调用提供了优化的解决方案。该框架是开源的，便于进一步的研究和开发。 最近LLM的进展将其能力扩展到执行函数调用，克服了其固有的限制。由LLM Planner、任务获取单元和执行器组成的LLMCompiler优化了函数调用的编排。基准测试结果表明，与ReAct和OpenAI的并行函数调用相比，延迟、成本和准确性都有持续的提升。 LLMCompiler是一个用于LLMs中并行函数调用的框架，包括LLM Planner、任务获取单元和执行器。LLM Planner制定执行策略，任务获取单元调度和更新任务，执行器并行执行任务。兼容开源模型如LLaMA-2和OpenAI的GPT，LLMCompiler比ReAct具有延迟加速、成本节约和准确性改进。支持动态重新计划以实现自适应执行，该开源框架提供了在LLMs中高效编排多功能调用任务的解决方案。 在各种任务上进行基准测试，包括复杂的依赖关系和动态重新计划需求，LLMCompiler始终优于ReAct，在延迟加速上可达到3.7倍，节约成本可达6.7倍，准确性提高9%。在24点游戏基准测试中，LLMCompiler与Tree-of-Thoughts相比，实现了2倍的加速，并且在与OpenAI的并行函数调用功能相比时取得了高达1.35倍的延迟增益。开源代码便于进一步的探索和开发。 总之，LLMCompiler是一个有前景的框架，可以显著提高LLMs中并行函数调用的效率、成本和准确性。它胜过现有的解决方案，并有潜力在使用LLMs进行大规模任务的软件开发中提供高效和准确的执行。其开源性使开发人员能够利用其优势。 在研究LLMs的操作系统视角时，应进一步探索LLMCompiler。这可能会推动基于LLMs的大规模软件开发的进展。建议在考虑规划和执行延迟时，与ReAct相比，调查使用LLMCompiler能够实现的加速效果。在LLMs中引入并行函数调用，对于高效执行复杂任务具有潜力。LLMCompiler的持续开发和探索可以为基于LLMs的软件的发展做出贡献。

人工智能（AI）和机器学习（ML）的能力使它们成功地进入了各个行业。最近，随着大型语言模型（LLMs）和问答系统的引入，AI社区取得了很大的进展。从预先计算好的包含问题-答案配对的数据库中高效地检索响应是自动问答（QA）系统的常见步骤。 有两种主要的QA范例：开放式和闭塞式。开放式范例，或称为取阅和阅读，是一个两步骤过程，其中相关材料是从庞大的文档语料库（经常是互联网）中获得的，然后通过应用不同的模型和方法从已获得的材料中提取解决方案。另一方面，闭塞式方法较新，依赖于在训练中学习的技能，这些使用该范例的模型通常基于Seq2Seq模型如T5，可以在不使用外部语料库的情况下产生结果。 虽然闭塞式技术显示出了显着的结果，但对于许多工业应用来说，资源消耗太大，并对系统性能构成重大风险。数据库问答（DBQA）是一种从预先生成的问题-答案对数据库中检索响应而不是依赖于模型参数或大型语料库中的信息的方法。 这些系统的三个主要部分是问题和答案的数据库、查询数据库的检索模型和选择最佳答案的排名模型。DBQA技术能够进行快速的推理，并具备添加新对并避免重新训练模型的能力，从而引入新的信息。 数据库问答技术的检索和排名模型开发的主要问题之一是缺乏实质性的训练数据。现有资源在范围和内容方面还不足，因为其中很多需要改进注释过程的质量或只关注问题之间的相似性，忽视了答复。 为了克服这些挑战，一组研究人员提出了一个名为QUADRo的问题-答案数据库检索数据集和模型。这是一个新的、面向开放域的注释资源，专门用于训练和评估模型。这个资源中每一个15,211个输入问题都有30个相关问题-答案对。这个收集总共有443,000个标注样本。每对的二进制指示器标记了它在与输入查询的关系中的重要性。 该团队还进行了全面的实验，以评估该资源与几个重要QA系统组件的质量和特性的关系。这些组件包括训练方法、输入模型配置和答案的相关性。通过对在该数据集上训练的模型的行为和性能进行检查，实验证明了所建议的方法在检索相关响应方面的效果。 总之，该研究通过引入一种有用的资源并仔细评估该资源的属性，解决了自动质量保证系统中训练和测试数据的不足。重视培训策略和答案相关性等重要元素有助于对该资源的全面了解。