/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
14,5 ГБ
Архитектура
mistral · dense
Опубликована
2 апр 2024

functionary-small-v2.4

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Диалоговая модель MeetKai на базе Mistral, предназначенная для выбора и вызова функций и работы с их результатами.

1 324скачиваний за 30 дней19лайковвеса обновлены25 сен 2024

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

meetkai/functionary-small-v2.4 — языковая модель MeetKai для диалогов с вызовом функций и плагинов. Она построена на архитектуре Mistral, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов.

Модель выбирает, когда вызывать инструменты, извлекает имена функций и аргументы из их JSON Schema-описаний, может запускать вызовы последовательно или параллельно и формировать ответы с учётом результатов. Она также поддерживает обычные ответы без вызова инструментов и сценарии с интерпретатором кода. В README приведён результат 83,07% точности вызова функций на наборе SGD для версии small-v2.4.

Для форматирования диалога предусмотрен шаблон v2PromptTemplate; в карточке рекомендуется запуск через OpenAI-совместимый сервер vLLM. Доступный репозиторий использует формат safetensors. README не сообщает лицензию, поэтому условия использования по имеющимся данным определить нельзя.

Сценарии применения

  • выбор подходящего инструмента для запроса пользователя
  • извлечение имени функции и аргументов из описания JSON Schema
  • параллельный вызов нескольких функций
  • анализ результатов вызова инструмента и подготовка ответа
  • ответы на запросы с использованием интерпретатора кода

Ограничения

В карточке не указаны поддерживаемые естественные языки и лицензия. Для работы с функциями требуется соблюдать формат v2PromptTemplate и предоставлять описания функций; заявленная точность на SGD не гарантирует качество на других задачах.

Для каких профессий подходит6

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Model Card for functionary-medium-v2.4

https://github.com/MeetKai/functionary

Functionary is a language model that can interpret and execute functions/plugins.

The model determines when to execute functions, whether in parallel or serially, and can understand their outputs. It only triggers functions as needed. Function definitions are given as JSON Schema Objects, similar to OpenAI GPT function calls.

Key Features

  • Intelligent parallel tool use
  • Able to analyze functions/tools outputs and provide relevant responses grounded in the outputs
  • Able to decide when to not use tools/call functions and provide normal chat response
  • Truly one of the best open-source alternative to GPT-4
  • Support code interpreter

Our model achieves state-of-the-art performance in Function Calling Accuracy on SGD dataset. The accuracy metric measures the overall correctness of predicted function calls, including function name prediction and arguments extraction.

Eval Chart

DatasetModel NameFunction Calling Accuracy (Name & Arguments)
SGDMeetKai-functionary-small-v2.483.07
SGDMeetKai-functionary-medium-v2.488.11
SGDOpenAI-gpt-3.5-turbo-110671.64
SGDOpenAI-gpt-4-1106-preview76.29

Prompt Template

We use a specially designed prompt template which we call "v2PromptTemplate" that breaks down each turns into from, recipient and content portions.

We convert function definitions to a similar text to TypeScript definitions. Then we inject these definitions as system prompts. After that, we inject the default system prompt. Then we start the conversation messages.

This formatting is also available via our vLLM server which we process the functions into Typescript definitions encapsulated in a system message and use a pre-defined Transformers chat template. This means that lists of messages can be formatted for you with the apply_chat_template() method within our server:

from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="http://localhost:8000/v1", api_key="functionary")

client.chat.completions.create(
    model="path/to/functionary/model/",
    messages=[{"role": "user",
            "content": "What is the weather for Istanbul?"}
    ],
    tools=[{
            "type": "function",
            "function": {
                "name": "get_current_weather",
                "description": "Get the current weather",
                "parameters": {
                    "type": "object",
                    "properties": {
                        "location": {
                            "type": "string",
                            "description": "The city and state, e.g. San Francisco, CA"
                        }
                    },
                    "required": ["location"]
                }
            }
        }],
    tool_choice="auto"
)

will yield:

<|from|>system
<|recipient|>all
<|content|>// Supported function definitions that should be called when necessary.
namespace functions {
// Get the current weather
type get_current_weather = (_: {
// The city and state, e.g. San Francisco, CA
location: string,
}) => any;
} // namespace functions
<|from|>system
<|recipient|>all
<|content|>A chat between a curious user and an artificial intelligence assistant. The assistant gives helpful, detailed, and polite answers to the user's questions. The assistant calls functions with appropriate input when necessary
<|from|>user
<|recipient|>all
<|content|>What is the weather for Istanbul?

A more detailed example is provided here.

Run the model

We encourage users to run our models using our OpenAI-compatible vLLM server here.

The MeetKai Team

MeetKai Logo

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MistralForCausalLM
Ревизия весов
2788801

0 моделей