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

  • 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…

  • Современные аудиомодели OpenAI для синтеза речи и транскрипции в реальном времени

    Улучшение взаимодействия с аудио в реальном времени с помощью передовых аудиомоделей OpenAI Введение Быстрый рост голосовых взаимодействий на цифровых платформах повысил ожидания пользователей к бесшовным и естественным аудиоопытам. Традиционные технологии синтеза речи и…

  • Инновационные решения для управления катастрофами с использованием ИИ

    Практические бизнес-решения для управления бедствиями с использованием ИИ Использование ИИ для управления бедствиями Инновационное применение модели глубокого обучения ResNet-50 от IBM позволяет организациям быстро анализировать спутниковые изображения для определения и классификации зон, пострадавших…

  • Запуск MoshiVis: Открытая модель речевого взаимодействия с изображениями

    Преобразование бизнеса с помощью MoshiVis Проблемы традиционных систем Традиционные системы взаимодействия с речью и визуальным контентом часто имеют недостатки, такие как задержки и неспособность учитывать эмоциональные сигналы. Это особенно важно для пользователей с…

  • NVIDIA Dynamo: Библиотека для ускорения и масштабирования ИИ моделей

    Преобразование бизнеса с помощью ИИ Искусственный интеллект (ИИ) предлагает множество возможностей для оптимизации бизнес-процессов и повышения эффективности. Вот практические решения на основе технологий, таких как NVIDIA Dynamo, которые могут улучшить результаты бизнеса и…

  • Создание семантической поисковой системы с использованием Sentence Transformers и FAISS

    Построение семантической поисковой системы Понимание семантического поиска Семантический поиск улучшает традиционное сопоставление ключевых слов, понимая контекстное значение поисковых запросов. Это позволяет бизнесу улучшить пользовательский опыт и процесс извлечения информации. Реализация семантической поисковой системы…

  • Эффективная интеграция знаний в большие языковые модели с KBLAM

    Улучшение больших языковых моделей с помощью KBLAM Введение в интеграцию знаний в LLM Большие языковые модели (LLM) обладают выдающимися способностями к рассуждению и знанию. Однако им часто не хватает дополнительной информации для заполнения…

  • Эффективное использование SQL баз данных с Python для бизнеса

    Практические бизнес-решения с использованием SQL и Python Как это улучшает бизнес и реальную жизнь Использование SQL баз данных с Python позволяет компаниям эффективно управлять данными, автоматизировать процессы и принимать обоснованные решения. Это приводит…

  • Создание системы RAG с использованием FAISS и открытых LLM

    Введение в Retrieval-Augmented Generation (RAG) Retrieval-Augmented Generation (RAG) – это методология, которая улучшает возможности больших языковых моделей (LLMs), сочетая их креативные навыки генерации с точностью фактической информации из систем поиска. Это решение помогает…

  • MemQ: Революция в ответах на вопросы к графам знаний с использованием технологий памяти

    Введение в применение искусственного интеллекта в бизнесе Искусственный интеллект (ИИ) может значительно улучшить бизнес-процессы, автоматизируя задачи и улучшая взаимодействие с клиентами. Одним из новейших методов является MemQ, который помогает повысить точность и читаемость…

  • ByteDance представляет DAPO: Открытая система обучения с подкреплением для больших языковых моделей

    Внедрение DAPO для трансформации бизнеса Для повышения эффективности бизнеса и улучшения жизни можно использовать достижения в области обучения с подкреплением (RL) и системы DAPO, разработанной для улучшения моделей обработки языка. Вот несколько практических…

  • Открытие NVIDIA: Многоязычные модели речи для бизнеса

    Улучшение глобальной коммуникации с помощью ИИ Введение в многозначное распознавание речи В современном мире способность общаться на разных языках является важной для бизнеса. Инструменты многозначного распознавания речи и перевода помогают преодолевать языковые барьеры.…