【勉強メモ】Gorilla LLM: Writes API Calls BETTER Than GPT-4o? - Signs of AGI

Gorilla LLM: Writes API Calls BETTER Than GPT-4o? - Signs of AGI（GPTにて要約）

見出し1: Gorilla LLMとその新機能の概要

結論
Gorilla LLMは、大規模言語モデルが複数のAPIを利用する能力を大幅に向上させるオープンソースプロジェクトです。その最新アップデートには、APIの呼び出し精度の向上や新しいエージェントマーケットプレイス、GoXの導入などが含まれます。

結論至る背景
大規模言語モデル（LLM）の応用範囲を広げるためには、APIとの連携が重要です。従来のモデルでは、API呼び出しにおいて誤りが生じやすく、利用者にとっての信頼性が課題となっていました。Gorillaは、この課題に対してAPI呼び出しの精度向上やエージェントマーケットプレイスなどの新機能を導入することで、より高度なAPI連携を実現しています。

具体例
具体的には、Gorillaは1,600以上のAPIを正確に呼び出す能力を持ち、最新のアップデート「Open Functions」では、並列処理や複数言語サポートなどが強化されました。また、エージェントマーケットプレイスを通じて、LLMエージェントの作成やカスタマイズが容易になり、様々なタスクの自動化が可能となっています。例えば、ユーザーが物理学に関連するエントリーレベルの仕事を求める際に、Gorillaは適切な求人情報を提供します。

結論
これらの新機能により、Gorilla LLMは従来のLLMの制約を克服し、より広範なアプリケーションに対応することが可能になりました。特に、API呼び出しの精度向上やエージェントのカスタマイズ性が強化されたことで、実用性と信頼性が飛躍的に向上しました。

見出し2: Open Functionsの進化と利点

結論
Open Functionsは、Gorilla LLMのAPI呼び出し機能を大幅に強化し、複数のプログラミング言語や並列処理のサポートを提供します。

結論至る背景
APIの呼び出しにおいて、従来のLLMは単一の関数呼び出しに依存していましたが、Open Functionsの導入により、複数の関数を同時に呼び出すことが可能になりました。これにより、より複雑なタスクを効率的に処理できるようになり、エラー率も低減されました。

具体例
例えば、JavaおよびPython APIのサポートが拡張され、Gorilla LLMは多様なアプリケーションと互換性を持つようになりました。また、SlackやPayPal、Stripeといったサービスとの連携が強化され、ビジネスや個人のニーズに応じた柔軟なAPI呼び出しが可能です。これにより、Webサービスのパフォーマンスも向上し、ユーザーエクスペリエンスが向上しました。

結論
Open Functionsの進化は、Gorilla LLMの機能を飛躍的に向上させ、多様なアプリケーションでの利用を可能にしました。これにより、ユーザーは自分のニーズに最適なAPIを簡単に利用できるようになり、生産性と効率性が向上しました。

見出し3: エージェントマーケットプレイスの導入とその利便性

結論
エージェントマーケットプレイスの導入により、Gorilla LLMは様々なタスクを自動化するエージェントの作成とカスタマイズが容易になりました。

結論至る背景
エージェントは、特定のタスクを自動化するための重要な要素です。しかし、従来のLLMでは、エージェントの作成やカスタマイズが難しく、利用者が直面する課題が多くありました。Gorilla LLMは、この問題を解決するために、エージェントマーケットプレイスを導入し、エージェントの選択とカスタマイズを簡素化しました。

具体例
マーケットプレイスには、LangChainやLlama Index、OpenAIなどの150以上の認定エージェントがあり、ユーザーは自分のニーズに合ったエージェントを簡単に検索し、導入することができます。例えば、データ抽出やAPIとの対話などのタスクを自動化するエージェントが用意されており、リアルタイムでの求人情報提供などが可能です。

結論
エージェントマーケットプレイスの導入により、Gorilla LLMはエージェントの作成と利用が簡単になり、ユーザーの生産性が向上しました。これにより、様々なタスクを効率的に自動化できるようになり、業務の効率化が進みました。

見出し4: GoXの導入とその重要性

結論
GoXは、ユーザーが自律的な大規模言語モデルアプリケーションを最小限の監督で実行できるオープンソースのランタイム環境を提供します。

結論至る背景
自律的なLLMアプリケーションの実行には、高度な監督とリスク管理が求められます。従来の環境では、これらの要件を満たすことが難しく、多くのリソースが必要とされていました。GoXは、この問題を解決するために、ユーザーが安全にアクションを検証し、取り消す機能を備えたランタイム環境を提供します。

具体例
GoXは、RESTful APIの呼び出しをサポートし、ウェブページ上で生成されたコードの編集と実行を可能にします。例えば、Slackメッセージの送信やファイルの管理といったタスクを自動的に処理する機能があり、ユーザーは最小限の監督でこれらのタスクを実行できます。

結論
GoXの導入により、Gorilla LLMは自律的なアプリケーションの実行が容易になり、ユーザーはリスクを管理しながら効率的にタスクを遂行できるようになりました。これにより、業務の自動化が進み、生産性が向上しました。

見出し5: RAFTによるドメイン特化型知識の活用

結論
RAFT（Retrieval Augmented Fine-Tuning）は、ドメイン特化型知識の活用を強化し、特定の分野における情報検索と回答の精度を向上させます。

結論至る背景
大規模言語モデルは一般的な知識に基づいていますが、特定のドメインに特化した情報検索には限界があります。RAFTは、モデルを特定の分野に適応させることで、この問題を解決し、より正確な情報提供を可能にします。

具体例
例えば、バイオメディカルリサーチや企業データなどの特定分野において、RAFTは関連する文書を効果的に選別し、必要な情報を抽出します。これにより、オープンブック形式での質問に対しても、精度の高い回答が得られます。

結論
RAFTの導入により、Gorilla LLMは特定のドメインにおける情報検索と回答の精度が飛躍的に向上しました。これにより、専門的な知識が必要なタスクにおいても、高いパフォーマンスを発揮できるようになりました。

Gorilla

In this video, we delve into how Gorilla LLM operates, using retriever-aware training and AST-based algorithms to select the optimal API for any given task. Discover how Gorilla LLM handles frequent API updates with its innovative APIZoo database, ensuring up-to-date functionality and reliability. [🔗 My Links]: 🔥 Become a Patron (Private Discord): https://patreon.com/WorldofAi ☕ To help and Support me, Buy a Coffee or Donate to Support the Channel: https://ko-fi.com/worldofai - It would mean a lot if you did! Thank you so much, guys! Love yall 🧠 Follow me on Twitter: https://twitter.com/intheworldofai 📅 Book a 1-On-1 Consulting Call With Me: https://calendly.com/worldzofai/ai-co... 📖 Want to Hire Me For AI Projects? Fill Out This Form: https://td730kenue7.typeform.com/to/W... 🚨 Subscribe To My Second Channel: @WorldzofCrypto Sponsor a Video or Do a Demo of Your Product, Contact me: intheworldzofai@gmail.com [Must Watch]: Mesop: Google's New AI UI Builder!: https://youtu.be/BK44wq2itwQ The All-In-One Generative AI Platform! - Multi-Agent Framework!: https://youtu.be/VQuRxaH5ROQ?si=newVJ... Claude Enginner: Powerful AI Coding Agent Framework!: https://youtu.be/-VW8dJbEDsk?si=0l6u9... [Link's Used]: Github Repo: https://github.com/ShishirPatil/gorilla Blog Post: https://gorilla.cs.berkeley.edu/ Welcome to the future of programming with Gorilla LLM! Gorilla LLM is revolutionizing API interactions by seamlessly connecting large language models (LLMs) with a vast array of tools and services. From Kubernetes to AWS, Gorilla LLM outperforms competitors like GPT-4, Chat-GPT, and Claude, minimizing errors and ensuring precision in API calls. Explore the capabilities of Gorilla LLM in this informative video. Learn how Gorilla LLM integrates with APIs like Kubernetes, GCP, AWS, and Azure, setting a new standard in accuracy and functionality. Don't miss out on the future of AI-driven programming! Like, subscribe, and share this video to stay updated on the latest advancements in LLM technology. #### Additional Tags and Keywords: Gorilla LLM, API calls, Kubernetes, GCP, AWS, Azure, OpenAPI, ChatGPT, Claude, APIZoo, retriever-aware training, AST-based algorithms, AI programming, LLM technology, programming tools, HuggingFace API, deep learning, AI solutions. #### Hashtags: #GorillaLLM #APICalls #kubernetesfullcourse #gcp #aws #aiprogramming #LLMTechnology #APIZoo #RetrieverAwareTraining #ASTAlgorithm #HuggingFaceAPI

Gorilla LLM: Writes API Calls BETTER Than GPT-4o? - Signs of AGIより