深入探索LLM工具调用能力：Berkeley Function Calling Leaderboard (BFCL) 全面解析

随着大语言模型（LLM）在各领域的广泛应用，如何有效评估和提升LLM的工具调用能力变得至关重要。 Berkeley Function Calling Leaderboard (BFCL) 正是为此而生，它提供了一个全面、系统的平台，帮助开发者深入了解不同LLM在工具调用方面的性能表现，并为模型优化提供参考。

BFCL：LLM工具调用能力的试金石

BFCL旨在对LLM调用外部函数和工具的能力进行综合评估。它不仅是一个排行榜，更是一个深入研究LLM工具调用能力的数据集和评估框架。通过BFCL，开发者可以：

• 了解LLM在不同场景下的工具调用表现： BFCL覆盖了多种编程语言（Python, Java, JavaScript, REST API, SQL）、不同的应用领域以及各种复杂的用例（多函数调用、并行函数调用）。
• 对比不同LLM的优劣： BFCL提供了详细的评估结果，方便开发者选择最适合自己需求的LLM。
• 发现LLM工具调用中的常见问题： BFCL总结了LLM在工具调用过程中容易出现的错误，帮助开发者避免踩坑。
• 参与到LLM工具调用能力的提升中： BFCL鼓励开发者使用其数据集和评估框架，共同推动LLM工具调用技术的发展。

BFCL数据集：多样化、高质量的评估基准

BFCL数据集包含2000个问题-函数-答案对，相比于之前的OpenFunctions-v0数据集，数据量大幅提升。该数据集的亮点在于其多样性：

• 覆盖广泛的领域： 数据集涵盖了数学、体育、金融等40个子领域，确保评估的全面性。
• 支持多种编程语言： 除了主流的Python，还包括Java、JavaScript、REST API和SQL，更贴近实际应用场景。
• 包含复杂的用例： 数据集不仅包含简单的函数调用，还包括多函数调用和并行函数调用，更具挑战性。
• 可执行的真实示例： 数据集中的函数调用示例可以直接执行，方便开发者进行验证和调试。

BFCL评估指标：多维度、精细化的性能衡量

BFCL采用两种主要的评估方法：

• 抽象语法树（AST）评估： 通过解析模型生成的代码，判断其语法结构的正确性。
• 可执行评估： 实际执行模型生成的API调用，验证其返回结果的正确性。

此外，BFCL还根据函数类型和评估方法，将评估结果细分为九个类别，方便开发者进行更深入的分析：

• 抽象语法树（AST）评估：
  • 简单函数
  • 多函数
  • 并行函数
  • 并行多函数
  • 相关性检测
• 通过执行API评估：
  • 简单函数
  • 多函数
  • 并行函数
  • 并行多函数

BFCL常见错误：避免踩坑，提升模型性能

BFCL总结了LLM在工具调用过程中容易出现的常见错误，以下是一些典型的例子：

• GPT函数文档格式限制： GPT对函数文档的格式要求较为严格，需要进行手动转换才能兼容。
• 参数隐式转换失败： 当用户问题中没有直接给出函数所需的参数时，LLM可能无法进行正确的隐式转换。
• 生成格式错误的函数调用： 某些LLM可能会生成语法错误或无法执行的函数调用。
• REST API缺少URL： 在调用REST API时，LLM可能会遗漏必要的URL。

了解这些常见错误，可以帮助开发者在模型训练和应用过程中避免踩坑，从而有效提升LLM的工具调用性能。

加入BFCL，共同推动LLM工具调用技术的发展

BFCL不仅是一个评估平台，更是一个开放的社区。我们鼓励广大开发者积极参与到BFCL中来：

• 使用BFCL数据集训练和评估自己的模型。
• 分享自己在工具调用方面的经验和技巧。
• 参与到BFCL数据集的完善和评估框架的改进中来。

通过共同努力，我们可以更好地理解LLM的工具调用能力，并推动这一技术在更多领域得到应用。

快速链接：

• Live Leaderboard: Website
• BFCL Evaluation Dataset: HuggingFace Dataset 🤗
• BFCL V2 Live: Blog Post
• Gradio Demo: HuggingFace Space 🤗
• Reproducibility: Github Code

让我们一起探索LLM工具调用的无限可能！