ChatGLM3:大模型工具调用实现原理揭秘

ChatGLM3终于迎来了与ChatGPT相似的工具调用能力。通过研究其源码和样本数据,我们可以了解到让大型语言模型学会使用工具的方法原理。本文将深入探讨ChatGLM3的工具调用实现原理,带您揭开这个令人兴奋的功能背后的奥秘。


ChatGLM3是一种大型语言模型,具备了与ChatGPT相似的工具调用功能。通过这一功能,模型可以调用特定的工具来执行特定的任务。在本文中,我们将深入研究ChatGLM3的工具调用实现原理,揭示其背后的工作原理。

首先,让我们来看一个官方例子,以帮助我们理解工具调用的过程。在这个例子中,我们准备了两个工具调用的描述信息:追踪指定股票的实时价格和将文本转换为语音。这些工具都具有特定的参数要求,比如需要提供股票代码或要转换的文本等。

在进行工具调用之前,我们需要构建一个系统提示(System Prompt),告诉模型我们可以使用哪些工具。然后,我们将用户的查询传递给模型,模型将根据上下文和系统提示中提供的工具信息,确定需要调用的工具和相应的参数。模型的输出将告诉我们应该使用哪个工具以及传递给工具的参数。

在实际的工具调用中,我们需要实现调用工具的逻辑。例如,在追踪股票价格的例子中,我们可以定义一个名为"track"的工具,并提供股票代码作为参数。模型将根据返回的结果生成回复。对于复杂的问题,模型可能需要进行多次工具调用。

在ChatGLM3中,工具调用的原理是通过特殊处理模型输出来实现的。输出结果中的字典对象表示模型需要调用特定的工具,并传递相应的参数。这样的结果是由一个特殊的处理过程生成的,确保模型可以理解和使用。

在工具调用的样本数据中,我们可以看到模型预测的输出中包含了工具调用的相关信息,如函数名称和代码。这些信息被解析和处理,最终生成用于调用工具的参数。这种设计的目的是将模型的预测结果转化为可执行的工具调用。

在ChatGLM3中,工具调用只支持通过chat方法进行,不支持stream_chat方法。这是因为在stream_chat方法中,无法对模型输出进行相应的处理和转换。

通过深入研究ChatGLM3的源码和样本数据,我们揭示了其工具调用的实现原理。我们了解到,工具调用是通过特殊处理模型输出和相关信息来实现的。这种功能为模型的应用提供了更大的灵活性和扩展性,使模型可以执行更多的任务。


ChatGLM3的工具调用功能为大型语言模型带来了更多的实用性和功能扩展性。通过深入了解其实现原理,我们更好地理解了模型如何使用工具,并可以在实践中灵活应用。期待着ChatGLM3在未来的发展中带来更多令人惊喜的功能和应用!


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