Goutham Ramakrishnan

新框架生成合成数据以提升小型语言模型函数调用能力

研究人员开发了Data Turnstile，一个开源框架，旨在为函数调用任务生成高质量的合成训练数据，特别针对小型语言模型（SLMs）。该框架通过使用用户定义的API规范，并结合受约束的、分步生成以及验证和错误反馈循环，解决了现有数据稀缺和噪声的问题。实验表明，使用Data Turnstile数据微调的SLMs在函数调用基准测试中准确性显著提高，甚至在某些任务上超越了规模大得多的模型。