Articles

本文详细介绍了如何微调 FunctionGemma，这是 Google 专门用于函数调用的模型，用于处理智能体 AI 应用中的工具选择歧义。文章解释了为什么即使是为工具调用设计的模型也需要微调，原因包括上下文和政策遵循需求、超专业化需求以及模型蒸馏需求。文章的核心部分通过一个案例研究展示了如何训练模型来区分内部知识库搜索和 Google 搜索。文章强调了数据集准备的关键重要性，特别是训练测试分割和数据洗牌，以避免次优性能。为了让微调更易用，文章介绍了 'FunctionGemma Tuning Lab'，这是 Hugging Face Spaces 上的一个无需代码界面，可简化模式定义、数据导入、训练和评估。微调的最终目标是将 FunctionGemma 从通用助手转变为能够稳健执行复杂业务逻辑并处理专有数据结构的专业智能体。