Новая модель Firefunction-v2: быстрее и дешевле, чем GPT-4o

 Fireworks AI Releases Firefunction-v2: An Open Weights Function Calling Model with Function Calling Capability on Par with GPT4o at 2.5x the Speed and 10% of the Cost

“`html

Firefunction-v2: Революционная модель для функционального вызова

Fireworks AI рады представить Firefunction-v2 – открытую модель для вызова функций, разработанную для успешного применения в реальных приложениях. Она интегрируется с многовариантными разговорами, выполнением инструкций и параллельным вызовом функций. Firefunction-v2 предлагает надежное и эффективное решение, способное конкурировать с высокопроизводительными моделями, такими как GPT-4o, но при этом стоит гораздо дешевле и обладает более высокой скоростью и функциональностью.

Особенности Firefunction-v2

Модель Firefunction-v2 сохраняет возможности Llama 3 по многовариантным инструкциям, превосходя ее в задачах вызова функций. Оценка модели на публичных бенчмарках показала ее высокую производительность по сравнению с GPT-4o, при этом стоимость ее использования существенно ниже, а скорость работы значительно выше. Кроме того, Firefunction-v2 обладает умением принимать интеллектуальные решения о вызове функций и их точном выполнении.

Процесс создания

Разработка Firefunction-v2 была осуществлена на основе обратной связи пользователей и необходимости создания модели, которая бы отлично справлялась как с вызовом функций, так и с общими задачами. В отличие от других открытых моделей вызова функций, которые часто жертвуют общими когнитивными способностями ради специализированной производительности, Firefunction-v2 обеспечивает баланс.

Оценка и производительность

Оценка Firefunction-v2 включала использование публичных наборов данных и бенчмарков, таких как Gorilla и Nexus. Результаты показали, что Firefunction-v2 превзошла своего предшественника, Firefunction-v1, а также другие модели, такие как Llama3-70b-instruct и GPT-4o, в различных задачах вызова функций. Модель продемонстрировала высокую адаптивность и интеллектуальность в решении сложных задач.

Выделенные возможности

Основные возможности Firefunction-v2 проявляются в практических применениях. Модель надежно поддерживает до 30 спецификаций функций, что значительно улучшает возможности по сравнению с предыдущей версией. Это критически важно для реальных приложений, поскольку позволяет модели эффективно обрабатывать множественные вызовы API, обеспечивая безупречный пользовательский опыт. Firefunction-v2 также отлично справляется с выполнением инструкций, принимая интеллектуальные решения о вызове функций и их точном выполнении.

Начало работы с Firefunction-v2

Firefunction-v2 доступна через платформу Fireworks AI, предлагающую оптимизированную скорость настройки с совместимым с OpenAI API. Эта совместимость позволяет пользователям интегрировать Firefunction-v2 в их существующие системы с минимальными изменениями. Модель также может быть изучена через демонстрационное приложение и интерфейс пользовательской среды, где пользователи могут экспериментировать с различными функциями и конфигурациями.

Заключение

Firefunction-v2 – это подтверждение приверженности Fireworks AI к развитию возможностей крупных моделей языка в вызове функций. Модель устанавливает новый стандарт для реальных приложений ИИ, сбалансировав скорость, стоимость и производительность. Положительная обратная связь от сообщества разработчиков и впечатляющие результаты бенчмарков подчеркивают ее потенциал для революционизации интеграции вызовов функций в системы ИИ. Fireworks AI продолжает итерировать свои модели, основываясь на обратной связи пользователей и преданности предоставлению практических решений для разработчиков.

“`

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • RWKV-7: Эффективное Моделирование Последовательностей для Бизнеса

    Введение в RWKV-7 Модель RWKV-7 представляет собой значительное достижение в области моделирования последовательностей благодаря инновационной архитектуре рекуррентной нейронной сети (RNN). Это более эффективная альтернатива традиционным авторегрессионным трансформерам, особенно для задач, требующих обработки длинных…

  • Qwen2.5-VL-32B-Instruct: Прорыв в моделях визуального языка

    Практические бизнес-решения с использованием Qwen2.5-VL-32B-Instruct Модель Qwen2.5-VL-32B-Instruct предлагает множество возможностей для улучшения бизнес-процессов и реальной жизни. Вот несколько шагов для ее внедрения: 1. Определите возможности автоматизации Анализируйте текущие процессы, чтобы найти задачи, где…

  • Извлечение Структурированных Данных с Помощью ИИ

    Практические бизнес-решения на основе извлечения структурированных данных с помощью ИИ Введение Использование ИИ для извлечения структурированных данных может значительно улучшить бизнес-процессы и повысить эффективность работы. Данная инструкция поможет вам внедрить ИИ-технологии, такие как…

  • Космос-Reason1: Новые горизонты в физическом ИИ

    Введение в Cosmos-Reason1: Прорыв в физическом ИИ Недавние исследования ИИ от NVIDIA представляют Cosmos-Reason1 — мультимодальную модель, предназначенную для улучшения способности ИИ рассуждать в физических средах. Это достижение критически важно для таких приложений,…

  • TokenSet: Революция в семантически осознанном визуальном представлении

    Введение TokenSet представляет собой инновационный подход к визуальной генерации, который может значительно улучшить бизнес-процессы. Этот фреймворк помогает оптимально представлять изображения, учитывая семантическую сложность различных областей. Давайте рассмотрим, как его использование может повысить бизнес-результаты…

  • Лира: Эффективная Архитектура для Моделирования Биологических Последовательностей

    Введение Lyra – это новая архитектура, которая предлагает эффективный подход к моделированию биологических последовательностей, позволяя улучшить бизнес-процессы в области биотехнологий и медицины. Проблемы в текущих моделях Существующие модели требуют значительных вычислительных ресурсов и…

  • СуперBPE: Новые Горизонты Токенизации для Языковых Моделей

    Введение в проблемы токенизации Языковые модели сталкиваются с серьезными проблемами при обработке текстовых данных из-за ограничений традиционных методов токенизации. Текущие токенизаторы делят текст на токены словарного запаса, которые не могут пересекаться с пробелами,…

  • TXAGENT: Искусственный интеллект для точной медицины и рекомендаций по лечению

    Введение в TXAGENT: Революция в прецизионной терапии с помощью ИИ Прецизионная терапия становится все более важной в здравоохранении, так как она настраивает лечение в соответствии с индивидуальными профилями пациентов. Это позволяет оптимизировать результаты…

  • TULIP: Новый подход к обучению для улучшения понимания визуальных и языковых данных

    TULIP: Новая Эра в Понимании Языка и Визуальных Изображений Введение в Контрастное Обучение Недавние достижения в искусственном интеллекте значительно улучшили связь между визуальным контентом и языком. Модели контрастного обучения, связывающие изображения и текст…

  • Революция в локализации кода: решения на основе графов от LocAgent

    Преобразование обслуживания программного обеспечения с помощью LocAgent Введение Обслуживание программного обеспечения является важной частью жизненного цикла разработки, где разработчики регулярно исправляют ошибки, добавляют новые функции и улучшают производительность. Ключевым аспектом этого процесса является…

  • LocAgent: Революция в локализации кода с помощью графового ИИ для обслуживания ПО

    Улучшение обслуживания программного обеспечения с помощью ИИ: случай LocAgent Введение в обслуживание программного обеспечения Обслуживание программного обеспечения — это важный этап в жизненном цикле разработки программного обеспечения. На этом этапе разработчики возвращаются к…

  • Инновации в обработке языка с помощью ИИ: новые возможности для бизнеса

    Преобразование обработки языка с помощью ИИ Понимание проблем обработки языка Обработка языка – это сложная задача, требующая учета многомерности и контекста. Исследования в области психолингвистики сосредоточены на определении символических характеристик различных языковых областей.…

  • Надежный ИИ для Обслуживания Клиентов: Решения и Принципы

    Улучшение Надежности ИИ в Обслуживании Клиентов Проблема: Непостоянная Производительность ИИ в Обслуживании Клиентов Большие языковые модели (LLMs) показывают многообещающие результаты в роли обслуживания клиентов, но их надежность как независимых агентов вызывает серьезные опасения.…

  • Создание разговорного исследовательского помощника с использованием технологии RAG

    Создание Разговорного Исследовательского Ассистента Введение Технология Retrieval-Augmented Generation (RAG) улучшает традиционные языковые модели, интегрируя системы поиска информации. Это позволяет создавать разговорных исследовательских ассистентов, которые точно отвечают на запросы, основанные на конкретных базах знаний.…

  • Беспристрастное обучение с подкреплением для улучшения математического мышления в больших языковых моделях

    Практические бизнес-решения Организации, стремящиеся использовать ИИ, могут реализовать следующие стратегии: 1. Определите возможности автоматизации Изучите процессы, которые можно автоматизировать для повышения эффективности и снижения затрат. Это может включать обработку данных, ответы на часто…

  • Fin-R1: Прорыв в финансовом ИИ

    Введение Искусственный интеллект (ИИ) в финансовом секторе продолжает развиваться, предлагая новые решения для улучшения бизнес-процессов. Система Fin-R1, специализированная модель ИИ, способна решить многие проблемы, связанные с финансовым анализом и принятием решений. Проблемы в…

  • SWEET-RL: Прорыв в обучении многоходовых языковых агентов

    Практические бизнес-решения с использованием SWEET-RL Введение в большие языковые модели (LLMs) Большие языковые модели (LLMs) становятся мощными автономными агентами, способными выполнять сложные задачи. Их применение в бизнесе может значительно повысить эффективность процессов. Решение…

  • RD-Agent: Революция в автоматизации НИОКР с помощью ИИ

    Преобразование НИОКР с помощью ИИ: Решение RD-Agent Значение НИОКР в эпоху ИИ НИОКР играет ключевую роль в повышении производительности, особенно в условиях, когда доминирует ИИ. Традиционные методы автоматизации НИОКР часто не справляются с…