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Function Calling 微调指南

随着函数数量增加和任务复杂度提升，Function Calling 的准确性会下降。微调可以提高调用的准确性和可靠性。

为什么需要微调

• 函数数量多时容易出现幻觉调用
• 复杂任务需要更精确的参数生成
• 领域特定的函数需要领域知识

微调前优化

1. 改进函数定义和描述
2. 减少不必要的函数
3. 使用分组策略

数据准备

import json
training_data = {
“messages”: [
{“role”: “user”, “content”: “查询北京的天气”},
{“role”: “assistant”, “content”: None, “function_call”: {
“name”: “get_weather”,
“arguments”: ’{“location”: “北京”, “unit”: “celsius”}’
}}
]
}
with open(“training_data.jsonl”, “w”) as f:
f.write(json.dumps(training_data) + “\n”)

微调流程

1. 准备高质量的训练数据
2. 上传文件到 OpenAI
3. 创建微调任务
4. 监控训练进度
5. 评估和部署