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讨论总结

本次讨论主要围绕AI模型中工具数组的必要性展开，涉及抽象概念、模型调用、透明度和优化格式等多个方面。讨论中，参与者们探讨了工具数组在模型中的实际用途和抽象概念，以及在不同应用场景下的优势和劣势。同时，也有关于使用不同提供商时背后操作的透明度担忧，以及如何确保适应不同模型的优化和训练格式。整体氛围较为技术性和探讨性，参与者们提出了多个有见地的观点和建议。

主要观点

  1. 👍 工具数组可能只是一种抽象，用于将模式附加到系统消息。
    • 支持理由：这种抽象有助于区分模型何时尝试调用工具与何时直接响应用户。
    • 反对声音：有人认为直接在系统消息中提供模式比通过工具数组提供更有优势。
  2. 🔥 在应用程序中，这种抽象有助于区分模型何时尝试调用工具与何时直接响应用户。
    • 正方观点：通过指定“environment: ipython”，模型可以附加eom_id，从而控制响应流程。
    • 反方观点：使用不同提供商时，用户对背后操作的透明度有担忧。
  3. 💡 工具数组的使用可能取决于具体的应用场景和需求。
    • 解释：有人认为直接在系统消息中提供模式比通过工具数组提供更有优势。
  4. 💡 支持任意模型时，传递工具数组可以确保最广泛的支持。
    • 解释：对于OpenAI和兼容系统，OpenRouter直接传递工具数组并转发响应。
  5. 💡 要实现“并行函数调用”，可能只需创建一个能够同时解析多个调用的解析器。
    • 解释：在截图示例中，模型实际上在每条消息中进行了多次调用。

金句与有趣评论

  1. “😂 Fun_Yam_6721：per this Meta article it appears the "tools" messages array is just a fancy abstraction that appends the schema to the system message..”
    • 亮点：指出了工具数组可能只是一种抽象，用于将模式附加到系统消息。
  2. “🤔 Homeschooled316：I think the main use case of that abstraction is when your application may not want to actually call the tool, so you want a hardcoded way for llama to tell you when it’s trying to call a tool vs when it’s trying to respond directly to the user.”
    • 亮点：解释了这种抽象在应用程序中的实际用途。
  3. “👀 Disastrous_Ad8959：Yeah but the part that’s killing me is that using providers like groq, openrouter, etc, I never know what they are truly doing behind the scenes.”
    • 亮点：提出了对使用不同提供商时背后操作的透明度担忧。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为中立，主要集中在技术性和探讨性。主要分歧点在于工具数组的实际用途和抽象概念，以及在不同应用场景下的优势和劣势。可能的原因是参与者们对AI模型的理解和应用有不同的见解和需求。

趋势与预测

  • 新兴话题：如何确保适应不同模型的优化和训练格式。
  • 潜在影响：对AI模型的透明度和优化格式有更深入的理解和应用，可能会影响AI技术的发展和应用。

详细内容：

标题：关于“工具数组是否必要”的热门讨论

在 Reddit 上，一则题为“Is The Tools Array Even Needed?”的帖子引发了热烈讨论。该帖子包含一张聊天记录截图，展示了 DeepSeek-Coder-V2 和 Llama 3 70B Instruct 之间的对话，其中有 JSON 格式的代码片段，还显示了消息速度、持续时间及一些额外功能按钮。帖子获得了众多关注，评论数众多。

讨论的焦点主要集中在工具数组的必要性和使用方式上。有人指出，根据 Meta 文章，“工具”消息数组似乎只是一个花哨的抽象，将模式附加到系统消息中，但也可能存在错误。还有用户认为，这种抽象的主要用途在于当应用可能不想实际调用工具时，可以有一个硬编码的方式让模型告知何时尝试调用工具以及何时直接响应用户。比如，当在提示中指定“environment: ipython”时，模型能够在响应中添加 eom_id，用于告知管道何时响应模型而非用户。此外，如果只是使用语言模型来自动完成某些任务而不与用户交互，也可能会有所收获，避免一些不恰当的响应。

也有人提出疑问，使用像 groq、openrouter 等提供者时，不清楚其背后的具体操作，比如是否使用了“environment: ipython”，如何适应不同提供者的优化格式和训练方式。还有人认为这是为了与 openai api 保持一致，想了解 openrouter 是如何运行调用的，是否只是为了获得结构化响应。

有人解释了工具的作用，即当 AI 接收需要计算的问题时，会调用工具来得出答案，如果不使用外部函数/工具则不需要。但也有人质疑，提供通过工具数组的模式（如许多提供者推荐的）是否比仅在系统消息中提供模式更有优势。

有人提到 OpenRouter 在支持工具调用方面做了很多幕后工作，对于不同结构的 API 提供者会有不同处理方式。如果要支持任意模型，传递工具数组可能能确保最广泛的支持；如果只针对一个模型进行调整，则取决于哪种方式有效。

对于并行函数调用是否需要数组的问题，有人认为需要，并且在帖子中的示例中，模型在每条消息中实际上进行了多次调用，此时要实现并行函数调用，只需创建一个能够同时解析多个调用的解析器即可。

这场讨论反映了大家对于工具数组在语言模型应用中的深入思考和不同见解。但究竟如何选择最优的方式，还需要根据具体的应用场景和需求来决定。