近年、大規模言語モデルは、その能力を発揮し、人間と同等のパフォーマンスを達成することができるようになりました。しかし、それでもまだ解決すべき課題があります。今回紹介する研究は、大規模言語モデルが実世界のAPIを理解し、適切に操作する能力を与えることで、課題解決能力を上げるものとなります。 参照論文情報 タイトル：ToolLLM: Facilitating Large Language Models to Master 16000+ Real-world APIs 著者：Yujia Qin, Shihao Liang, Yining Ye et al. 所属：イエール大学、WeChat AIなど URL：arXiv:2307.16789 GitHub：https://github.com/OpenBMB/ToolBench 関連研究 Metaが商用利用可能な大規模言語モデル「Llama 2」
GitHub - OpenBMB/ToolBench: [ICLR'24 spotlight] An open platform for training, serving, and evaluating large language model for tool learning.
🔨This project (ToolLLM) aims to construct open-source, large-scale, high-quality instruction tuning SFT data to facilitate the construction of powerful LLMs with general tool-use capability. We aim to empower open-source LLMs to master thousands of diverse real-world APIs. We achieve this by collecting a high-quality instruction-tuning dataset. It is constructed automatically using the latest Cha
![GitHub - OpenBMB/ToolBench: [ICLR'24 spotlight] An open platform for training, serving, and evaluating large language model for tool learning.](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/732dafa047e091cb246d056f7403ad6905ac9f5f/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fopengraph.githubassets.com%2F1e173e1a76609affec1a7002bdaf30493e73a1521ed15b78525db1b0d46248fb%2FOpenBMB%2FToolBench)
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生成AI・LLMのツール拡張に関する論文の動向調査 2023年8月版 - Platinum Data Blog by BrainPad
本記事は、当社オウンドメディア「Doors」に移転しました。 約5秒後に自動的にリダイレクトします。 ブレインパッドは、LLM/Generative AIに関する研究プロジェクトを立ち上げ、この「Platinum Data Blog」を通じてLLM/Generative AIに関するさまざまな情報を発信をしています。現在は、週に1回程度の頻度で、社内で実施している生成AI・LLMに関する論文レビュー会の内容をピックアップのうえ配信しています。 今回は、ツール拡張をテーマに、4つの論文をご紹介します。 目次 今回のテーマ Lost in the Middle: How Language Models Use Long Contexts 選定理由 論文概要 どうやって入力コンテキストをどのように使用するか調べたの？ 結局コンテキストが長いほどいいのか？ レビュー会FB Q: Attention
Box Trailers
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お知らせ一覧｜楽天コミュニケーションズ株式会社
2024年3月22日 「モバイルチョイス・アップゲート」ご利用中のお客様へサービス提供形態変更のお知らせ 2024年3月13日 「楽天ブロードバンドプレミアム」「ドメインメールサービス」セキュリティ強化のための暗号化方式「TLS1.0」「TLS1.1」の無効化について 2024年3月1日 2段階認証導入のお知らせ 2024年2月22日 モバイルチョイス“050”料金の改定について 2024年2月13日 フリーボイスシンプル/フリーボイスライト月額基本料金の改定について 2024年2月8日 IP電話（050番号）契約時の本人確認強化のお知らせ 2024年1月17日 楽天ひかり標準工事費の改定について 2024年1月12日 「楽天モバイル（法人契約）」令和6年能登半島地震による災害に伴う支援措置について 2024年1月2日 令和6年能登半島地震による災害に伴う支援措置について 2023年11月
RapidAPIでは、全てのリクエストに以下のヘッダーを追加する必要があります。 ・X-RapidAPI-Host：RapidAPI上で公開されているAPIのドメイン ・X-RapidAPI-Key：RapidAPIユーザのアプリ毎に与えられたAPIキー LeafletでタイルレイヤーURLにリクエストヘッダーを指定するには、leaflet-wms-headerのプラグインを利用します。 CDNでも配付されていますので、本記事ではそちらを利用します。 それでは、leaflet-wms-headerプラグインを利用して、RapidAPI経由でMapFan APIの地図を表示していきます。 先ず、こちらの記事で用意したHTMLのテンプレートに、leaflet-wms-headerプラグインを追加します。 <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset='
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大規模言語モデルに16,000以上のAPIを理解し適切に操作する能力を与える「ToolLLM」 | AIDB
RapidAPIを利用して世界中のAPIを探してみる - Qiita
LeafletのタイルレイヤーURLにリクエストヘッダーを設定する（RapidAPIのmapエンドポイントの利用）