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论文标题： APIGen: Automated PIpeline for Generating
Verifiable and Diverse Function-Calling Datasets 论文作者： Zuxin Liu, Thai Hoang, Jianguo Zhang, et al. 编译： JeffryJ 审核： Los 导读： 在人工智能快速发展的今天,函数调用智能体模型代表了一个重要进步,但训练这些模型面临着缺乏高质量、多样化数据集的挑战。本文介绍的APIGen框架旨在解决这一问题。 文章详细介绍了APIGen的设计和实现,并通过实验证明了其有效性。使用APIGen数据集训练的模型在基准测试中表现出色,甚至超越了一些参数量更大的模型。本文为研究人员、开发者和AI爱好者提供了对函数调用数据集生成的深入见解,展示了这一技术在推动AI发展中的重要作用。 ©️【深蓝AI】编译 函数调用智能体模型的进步需要多样化、可靠和高质量的数据集。本文提出了APIGen，这是一个自动化的数据生成管道，旨在为 函数调
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