端側大模型系列 | UC伯克利打造端側Agent：為函數調用而生！

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原標題：端側大模型系列 | UC伯克利打造端側Agent：為函數調用而生！
關鍵字：模型,函數,工具,計劃,報告
文章來源：智猩猩GenAI
內容字數：0字

內容摘要：

大會預告12月5日-6日，2024中國生成式AI大會（上海站）舉辦。將邀請50+位嘉賓圍繞大模型、AI Infra、端側生成式AI、AI視頻生成和具身智能等議題進行同臺分享和討論。歡迎報名或購票。引言
簡介
LLM函數調用
數據生成
模型微調
用Tool RAG提效
邊緣部署與量化
總結
00引言從此音塵各悄然，春山如黛草如煙。今天這篇小作文主要介紹一種名為TinyAgent的端側Agent方案。大語言模型（LLMs）通過自然語言來執行指令，增強了AI Agent系統的能力，尤其是在協調工具如ToolFormer和Gorilla時。然而，由于這些模型需要大量計算資源，通常在云端進行推理，這帶來了隱私、安全和延遲等問題。為了應對這些挑戰，許多研究者探索邊緣設備上本地部署模型的可能性。
TinyAgent項目提出了一種解決方案：訓練小型語言模型（SLM）以模仿大模型的關鍵能力，但不依賴于記憶通用世界知識。通過使用高質量、專用的數據集，研究人員展示了小型模型在函數調用任務中可以超越GPT-4-Turbo的性能。這些小型模型能夠高效地在邊緣設備上部署，確保隱私和實時響應，特別適用于語義系統中的

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