#
Function Calling là gì?

Function-calling là cách để LLM thực hiện hành động trên môi trường của nó. Tính năng này được giới thiệu lần đầu trong GPT-4, sau đó được áp dụng ở các model khác.

Giống như Tools của Agent, function-calling cho phép model tương tác với môi trường. Tuy nhiên, khả năng gọi hàm được model học và ít phụ thuộc vào prompting hơn các kỹ thuật Agent khác.

Trong chương 1, Agent không học cách sử dụng Tools mà chỉ được cung cấp danh sách Tools, dựa trên khả năng tổng quát hóa của model để lập kế hoạch sử dụng chúng.

Còn với function-calling, Agent được fine-tuning (tinh chỉnh) để sử dụng Tools.

##
Model “học” cách thực hiện hành động như thế nào?

Ở chương 1, ta đã tìm hiểu workflow tổng quan của Agent. Khi người dùng cung cấp Tools và đưa ra truy vấn, model sẽ lặp qua các bước:

1. Suy nghĩ: Xác định hành động cần thực hiện để đạt mục tiêu
2. Hành động: Định dạng hành động với tham số chính xác và dừng generation
3. Quan sát: Nhận kết quả từ việc thực thi

Trong hội thoại thông thường qua API, cuộc trò chuyện sẽ luân phiên giữa user và assistant:

    conversation = [
        {"role": "user", "content": "I need help with my order"},
        {"role": "assistant", "content": "I'd be happy to help. Could you provide your order number?"},
        {"role": "user", "content": "It's ORDER-123"},
    ]

Function-calling mang đến vai trò mới trong hội thoại:

1. Vai trò mới cho Hành động
2. Vai trò mới cho Quan sát

Ví dụ từ Mistral API:

    conversation = [
        {
            "role": "user",
            "content": "What's the status of my 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": "Your transaction T1001 has been successfully paid."
        }
    ]

> …Nhưng bạn nói có vai trò mới cho function calls?

Vừa đúng vừa sai. Trong trường hợp này và nhiều API khác, model định dạng hành động dưới dạng message “assistant”. Chat template sẽ biểu diễn điều này qua Special Token (Token đặc biệt):

- `[AVAILABLE_TOOLS]` – Bắt đầu danh sách Tools
- `[/AVAILABLE_TOOLS]` – Kết thúc danh sách Tools
- `[TOOL_CALLS]` – Gọi Tool (thực hiện “Hành động”)
- `[TOOL_RESULTS]` – “Quan sát” kết quả
- `[/TOOL_RESULTS]` – Kết thúc quan sát (model có thể tiếp tục decode)

Chúng ta sẽ tìm hiểu thêm về function-calling trong khóa học. Bạn có thể xem tài liệu chi tiết để hiểu sâu hơn.

Sau khi hiểu function-calling là gì và cách hoạt động, hãy thêm khả năng function-calling cho model chưa hỗ trợ: google/gemma-2-2b-it bằng cách thêm Special Token mới.

Trước tiên cần hiểu về fine-tuning và LoRA.

< > Update on GitHub