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讨论总结

该讨论围绕Google Gemma 3函数调用展开。首先有评论推荐查看Google DeepMind工程师博客上关于gemma 3函数调用的内容以深入了解gemma 3。之后有评论者Plusdebeurre对Google Gemma 3的功能调用提出质疑，觉得没有意义，在与其他用户的讨论中还涉及到Python函数调用与JSON模式的优劣比较，以及对文章中概念的疑惑探讨，整体讨论热度不高。

主要观点

  1. 👍 推荐查看Google DeepMind工程师的个人博客以了解gemma 3函数调用
    • 支持理由：博客上的内容有助于深入了解gemma 3。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 对Google Gemma 3功能调用方式表示不解，质疑其合理性
    • 正方观点：已有有效的工具模式和解析响应的简单方法，如OpenAI - style函数调用存在使用过多token、人类可读性差等问题。
    • 反方观点：无
  3. 💡 阐述Python函数调用在预训练数据、语法语义方面的优势
    • 解释：Python函数调用在预训练数据表示、语法语义方面有优势，而JSON模式相对较新，在预训练数据集中的示例比Python函数定义和调用少。

金句与有趣评论

  1. “😂 Check out the gemma 3 function call introduced on the personal blog of Google DeepMind engineer Philipp Schmid, which provides insight into using gemma 3.”
    • 亮点：简洁地给出了了解gemma 3函数调用的资源途径。
  2. “🤔 Why would they do this? It makes no sense.”
    • 亮点：直接表达对Google Gemma 3功能调用的疑惑。
  3. “👀 Python function calling is very much in - domain for any base LLM, the json action schema is a newer development, there are less examples of it in pretraining datasets than Python function definition and function calling.”
    • 亮点：阐述了Python函数调用和JSON模式在预训练数据集中的差异。

情感分析

总体情感倾向偏中性，主要分歧点在于对Google Gemma 3函数调用方式的看法，一方认为有价值推荐查看，另一方表示质疑。可能的原因是双方站在不同的角度，一方看到的是资源的价值，另一方从已有工具模式和实际需求等方面考虑其合理性。

趋势与预测

  • 新兴话题：Python函数调用和JSON模式在不同场景下的适用性。
  • 潜在影响：可能会影响到开发人员在选择函数调用方式时的决策。

详细内容：

标题：关于 Google Gemma 3 函数调用的热门讨论

在 Reddit 上，一则关于“Google Gemma 3 函数调用”的帖子引起了广泛关注。该帖子提供了一个链接（https://www.philschmid.de/gemma-function-calling），引发了众多用户的热烈讨论。

讨论的焦点主要集中在对 Google Gemma 3 函数调用方式的看法和争议。有人认为这种新的方式毫无意义，质疑为何要这样做，是不是比工具特殊令牌标准更好，还是在后期训练中遗忘了某些部分。比如有用户说道：“我们已经有了有效的且常见的工具模式，还有简便的方式来解析响应。为什么要回到过去？！”

也有人表示支持，认为 OpenAI 式的函数调用及 json 模式存在问题，比如消耗过多令牌、对人类而言可读性和可解释性差且脆弱。例如：“我们回到过去是因为 OpenAI 式的函数调用与 json 模式是个错误。它使用过多令牌，对于人类而言对比 Python 代码，可读性和可解释性都很差，而且很脆弱。”

同时，讨论中也存在一些困惑和疑问。比如有人提出对于某些概念的混淆，担心这种方式在大规模处理输出时不够可靠，还对性能和标准化等问题提出了质疑。但也有用户认为即使在客户端使用基于模式的工具定义，在推理端也可以将其转换为虚构的 Python 定义呈现给模型。

值得一提的是，有用户虽然不太认同这种新方式，但对不同方法的发明、测试和进步表示欣喜。

这场讨论的共识在于大家都对新的技术尝试和发展保持关注，而独特的观点则丰富了对 Google Gemma 3 函数调用方式的思考和理解。

总之，关于 Google Gemma 3 函数调用方式的讨论仍在继续，不同的声音和观点碰撞为这一技术的发展提供了更多的思考方向。