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揭秘：开源大模型盘点，哪些支持工具调用？解锁AI应用新可能

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随着人工智能技术的飞速发展，开源大模型逐渐成为研究者和开发者关注的热点。这些模型不仅能够提供强大的功能，而且支持工具调用，为AI应用带来了新的可能性。本文将盘点一些知名的开源大模型，并探讨它们如何通过支持工具调用，推动AI应用的发展。

一、开源大模型概述

开源大模型是指基于大规模数据集训练，能够处理复杂任务的预训练模型。这些模型通常具有以下特点：

  • 大规模数据集：模型在训练过程中使用了大量的数据，能够学习到丰富的特征和模式。
  • 预训练：模型在特定任务上进行预训练，能够快速适应不同的应用场景。
  • 开源：模型代码和模型参数公开，方便研究人员和开发者进行研究和改进。

二、支持工具调用的开源大模型盘点

以下是一些支持工具调用的开源大模型：

1. GPT-3

GPT-3是由OpenAI开发的自然语言处理模型，具有强大的文本生成能力。它支持通过API进行调用，可以用于文本生成、机器翻译、问答系统等应用。

代码示例：

import openai

openai.api_key = 'your-api-key'
response = openai.Completion.create(
  engine="text-davinci-002",
  prompt="Translate the following English text to Chinese: Hello, how are you?",
  max_tokens=60
)

print(response.choices[0].text.strip())

2. BERT

BERT是由Google开发的自然语言处理模型，具有强大的文本分类和序列标注能力。它支持通过Hugging Face提供的Transformers库进行调用。

代码示例：

from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification
import torch

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-chinese')

inputs = tokenizer("这是一个测试文本", return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)

print(outputs.logits)

3. T5

T5是由Google开发的通用语言模型，能够处理多种自然语言处理任务。它支持通过Hugging Face提供的Transformers库进行调用。

代码示例：

from transformers import T5Tokenizer, T5ForConditionalGeneration
import torch

tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained('t5-small')
model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained('t5-small')

inputs = tokenizer("translate English to French: Hello, how are you?", return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs)

print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

4. LaMDA

LaMDA是由Google开发的对话模型，具有强大的对话生成能力。它支持通过API进行调用，可以用于聊天机器人、虚拟助手等应用。

代码示例：

import requests

url = "https://api.lamda.ai/v1/generate"
headers = {"Authorization": "Bearer your-api-key"}
data = {"text": "Hello, how are you?"}

response = requests.post(url, headers=headers, json=data)

print(response.json())

三、总结

开源大模型支持工具调用，为AI应用带来了新的可能性。通过这些模型，我们可以快速构建各种AI应用，推动人工智能技术的发展。未来，随着更多开源大模型的涌现，AI应用将更加丰富和多样化。

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