站长之家（ChinaZ.com）10月7日 消息:OpenAI的Fine-tuning支持function calling（函数调用）。在API中，包含一长串函数可能会消耗大量提示令牌，有时模型会产生幻觉或无法提供有效的JSON输出。
使用函数调用示例微调模型可以带来以下好处:
- 即使没有完整的函数定义，也可以获得类似格式的响应。
- 能够获得更准确和一致的输出。
什么是function calling（函数调用）?
尽管GPT非常强大，但在某些方面可能不够强大，或者您希望它能够调用您的工具来执行特定任务，这时候就需要使用函数调用。通过在提示中告诉GPT哪些工具可用，这些工具的功能是什么，以及它们需要什么样的参数格式。当GPT判断需要使用工具时，它会返回符合格式的参数，然后您的程序将执行相关函数，并将结果返回给GPT。
函数调用的示例:
假设GPT的乘法表现不佳，您可以编写一个计算器工具。使用GPT的API时，您可以在提示中告诉GPT有一个计算器工具，当遇到乘法问题时，提供乘数和被乘数，然后调用计算器。实际执行过程是这样的:GPT检测到乘法问题，返回乘数和被乘数，计算器执行乘法计算，将结果和之前的信息返回给GPT以继续处理。
函数调用的一个缺点是每次提示都需要包含function说明，这会消耗token。而在微调中，不是使用您的个人知识库，而是使用了一个包含各种工具的工具箱，GPT知道可以使用哪些工具，因此不需要每次在提示中添加说明。官方建议，为了提高准确性，微调后仍然建议包括function说明。