#
Qu’est-ce que l’appel de fonctions ?

Tout comme les outils, l’appel de fonctions (function-calling) est une façon pour un LLM de prendre des actions basé sur son environnement. Cependant, la capacité d’appel de fonctions est apprise par le modèle, et repose moins sur le prompting que d’autres techniques d’agents.

Cette approche a d’abord été introduite dans GPT-4, et a ensuite été reproduite dans d’autres modèles.

Durant l’Unité 1, l’agent n’a pas appris à utiliser les outils. Nous avons juste fourni une liste, et nous nous sommes appuyés sur le fait que le modèle était capable de généraliser la définition d’un plan à l’aide de ces outils.

Aalors qu’avec l’appel de fonctions, l’agent est finetunét (entraîné) pour utiliser les outils.

##
Comment le modèle apprend-il à prendre une action ?

Dans l’Unité 1, nous avons exploré le workflow général d’un agent. Une fois que l’utilisateur a donné quelques outils à l’agent et l’a sollicité avec une requête, le modèle va effectuer un cycle à travers :

1. Réflexion : Quelle(s) action(s) dois-je prendre pour atteindre l’objectif.
2. Action : Formater l’action avec le bon paramètre et arrêter la génération.
3. Observation : Récupérer le résultat de l’exécution.

Dans une conversation « typique » avec un modèle via une API, la conversation alternera entre les messages utilisateur et assistant comme ceci :

    conversation = [
        {"role": "user", "content": "J'ai besoin d'aide avec ma commande"},
        {"role": "assistant", "content": "Je serais ravi de vous aider. Pourriez-vous fournir votre numéro de commande ?"},
        {"role": "user", "content": "C'est ORDER-123"},
    ]

L’appel de fonctions apporte de nouveaux rôles à la conversation !

1. Un nouveau rôle pour une action
2. Un nouveau rôle pour une observation

Si nous prenons l’API Mistral comme exemple, cela ressemble à ceci :

    conversation = [
        {
            "role": "user",
            "content": "Quel est le statut de ma transaction T1001 ?"
        },
        {
            "role": "assistant",
            "content": "",
            "function_call": {
                "name": "retrieve_payment_status",
                "arguments": "{\"transaction_id\": \"T1001\"}"
            }
        },
        {
            "role": "tool",
            "name": "retrieve_payment_status",
            "content": "{\"status\": \"Paid\"}"
        },
        {
            "role": "assistant",
            "content": "Votre transaction T1001 a été payée avec succès."
        }
    ]

> … Mais vous avez dit qu’il y a un nouveau rôle pour les appels de fonctions ?

Oui et non, dans ce cas et dans beaucoup d’autres API, le modèle formate l’action à prendre “assistant” comme message. Le gabarit de chat représentera ensuite cela comme des tokens spéciaux pour l’appel de fonctions.

- `[AVAILABLE_TOOLS]` – Démarre la liste des outils disponibles
- `[/AVAILABLE_TOOLS]` – Termine la liste des outils disponibles
- `[TOOL_CALLS]` – Fait un appel à un outil (c’est-à-dire, prend une action)
- `[TOOL_RESULTS]` – Observe le résultat de l’action
- `[/TOOL_RESULTS]` – Fin de l’observation (c’est-à-dire, le modèle peut décoder à nouveau)

Nous reparlerons de l’appel de fonctions dans ce cours, mais si vous voulez approfondir, vous pouvez consulter cette excellente section de la documentation de Mistral.

Maintenant que nous avons vu ce qu’est l’appel de fonctions et comment cela fonctionne, ajoutons cette capacité à un modèle qui n’en dispose pas nativement : le google/gemma-2-2b-it. Pour cela nous allons ajouter de nouveaux tokens spéciaux au modèle.

Pour être capable de faire ceci, nous devons d’abord comprendre comment marche le finetuning et la méthode LoRA.

< > Update on GitHub