Comparing Floworks with OpenAI and Anthropic: A New Framework for Enhancing LLM Function Calling
原文英文，约100词，阅读约需1分钟。发表于：。本研究针对大型语言模型（LLMs）在工具使用和函数调用方面的局限性，提出了一种名为ThorV2的新架构，显著提升了LLMs的函数调用能力。我们通过开发针对HubSpot CRM操作的全面基准，将ThorV2与OpenAI和Anthropic的领先模型进行比较，结果显示ThorV2在准确性、可靠性、延迟和成本效率上都优于现有模型，这为更有效的AI助手和LLMs在实际应用中的发展带来了重要影响。
本研究提出ThorV2架构，增强大型语言模型（LLMs）在工具使用和函数调用方面的能力。与OpenAI和Anthropic模型相比，ThorV2在准确性、可靠性、延迟和成本效率上表现更优，推动了AI助手和LLMs的实际应用。
