AGI 这个概念已经讲了很久了，但是还没有任何一家做的非常完善
想要实现真正的AGI，可能要走的路还是非常远的
今天看到Gorilla，突然想到，这不就是AGI的雏形吗
项目简介
Gorilla是一个为大型语言模型设计的API商店，支持通过自然语言查询调用API，实现语义和语法正确的API调用。它通过整合超过1600个API，首次展示了使用LLM调用API的方法，有效减少了生成假象的问题。此外，Gorilla还发布了APIBench，这是一个庞大的、经过策划且易于训练的API集合。
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解决了哪些问题
Gorilla 项目主要解决了在使用大型语言模型（LLM）时如何更加精确和有效地调用外部API的问题。
它通过自然语言处理技术，允许用户以自然语言的形式查询和调用API，从而提高了开发效率和准确性。
Gorilla 通过其APIBench功能，还提供了一个经过策划的、用于训练的庞大API集合，进一步优化了API调用过程，减少了误操作和错误生成的情况。
体验链接：
https://huggingface.co/spaces/gorilla-llm/gorilla-demo
微调
Gorilla项目提供了两种方法来微调自定义API集的大型语言模型：
一种是使用「text-generation-webui」，它支持完整精度的模型微调，但不支持.k-quantized模型的.ggu文件格式
另一种是通过「Llama.cpp」微调基于llama的k-quantized模型，这种方法目前不支持微调基于falcon或mpt的模型。
用户可以选择适合的方法，按照步骤配置和运行，从而实现自定义API的有效应用。
代码库组织
主要包含几个重要文件夹，如「berkeley-function-call-leaderboard」存放评估模型功能调用的脚本；「data」文件夹含所有API数据和社区贡献的API；「eval」文件夹包含所有评估代码和Gorilla的输出结果；「inference」文件夹则包含本地运行Gorilla的推理代码。
还提供了完整的模型权重，支持多种API调用，并提供了本地运行和托管API的详细说明。
项目链接：
https://github.com/ShishirPatil/gorilla
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