自然语言处理:第八十九章 如何提升Function Calling准确性

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写在前面: 笔者更新不易，希望走过路过点个关注和赞，笔芯!!!

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❝Hammer模型提出了一种创新的Function Calling模型训练方法，其中核心思想之一是通过函数和参数命名的调整来增强模型的鲁棒性，减少因命名模糊性或不一致性引发的错误。

改名提升模型性能，看似玄学也有依据

简洁命名的模糊性

在大多数编程语言中，函数名和参数名都是对功能的抽象表达。通常情况下，简洁的命名规则便于代码阅读与理解，但当这些简洁的命名被直接作为模型输入时，可能会导致一定程度的模糊性。例如，假设我们有一个名为 get_data的函数，该函数可能用于从数据库、文件或网络获取数据，但不同的上下文可能会让模型难以判断其真正用途。

特别是在存在复