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使用容器跑，要一定门槛 |
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我在前几个月测试openai的interpreter时，它认为自己是一个叫'python'的function，以及在测试openai的function_call接口时，也有一个默认的'python' function。所以我的猜测是，应该是interpreter的能力建立在function_call的基础上，智谱也借鉴了openai function_call的能力。 |
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解释器和工具调用是在同一层的，代码解释器也是一种 |
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补充下应用角度，fuction call 并不新颖，抛开SFT训练它的过程，使用这个逻辑本质是一种prompt的工程 ，大部分都是参考OPENAI的逻辑调用思路，demo返回dict是命中了tools中的一个， string则是没有命中，是一种前后端交互逻辑，针对每个人的使用场景所产生的效果也相差很多，最终在垂直领域还是需要SFT，不过很感谢提供这么一个10B以内的强力底座 |
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嗯参考OpenAI最新发布的API格式的话，现在function calling 和 Python interpreter 都被统一到同一个 tool 概念下面。 Function calling 和 Python interpreter 是平级的， 属于不同类型的tools, 参数不同。 Function calling 这个 tool 的参数是一个JSON对象，而Python interpreter这个 tool 的参数是一段Python代码，可以从这个角度去微调模型。 |
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我想问个问题，怎么处理POST请求，自然语言应该很难描述清楚，例如帮我把这段音频中的对话内容翻译成英语，困难的是怎么接收这个音频文件 {
"role": "user",
"content": "I'm troubleshooting some requests, so can you help me send a POST request to https://httpbin.org/post with the header \"Content-Type: application/json\" and the data '{\"name\": \"John Doe\", \"email\": \"john.doe@example.com\"}'? Let me know the response details."
}自然语言这样描述简直不可能，有没有什么思路解决这个问题？ |
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在进入大模型之前的数据应该被做好完全的格式化，这样大模型才能更好的处理问题 |
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req-1-chatgpt3.json |
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应该是与openai的with_structured_output接口不兼容 |
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req-1-chatgpt3.json |
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首先需要肯定 ChatGLM3-6B 的 Function call 和 Interpreter 都非常新颖，填补了开源模型的一些空白。
但经过一段时间的试用，我发现当前模型有以下问题，这种问题是模型层次的，只能通过训练解决，希望在下个版本能够考虑。
tool_call()调用形式过于复杂如果进行一些分析思考，不难推测，Function call 功能是建立在 Interpreter 基础上微调得到的，本质上还是 Python Interpreter
https://replicate.com/p/qudth7dbwpljdbgmw5p2glk2qq
这一点尤其限制了模型理解和生成JSON树状结构的能力。
同时当前模型的输出形式，可以推测只是为了在Python中实现起来方便。
我想说的是eval任意Python代码的实现方式是非常危险的, 在工程上也是不可接受的。
所以Function call的能力不应该建立在Interpreter基础上, 最好也不要和Python扯上任何关系，做成语言中立的。
建议对模型进行JSON树状结构的微调，这一点才是应用开发者最期盼的。
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