Gorilla项目中函数调用数据集的常见问题分析与修正建议
2025-05-19 07:52:32作者:尤辰城Agatha
在大型语言模型应用开发中,高质量的基准数据集对于评估模型性能至关重要。本文针对Gorilla项目函数调用数据集中的若干典型问题进行分析,这些问题主要涉及参数类型规范、函数调用逻辑一致性以及提示词设计等方面。
参数类型规范性问题
在函数调用数据集中,参数类型的规范定义与实际标注存在多处不一致现象。典型案例包括:
-
数组类型参数处理不当
- 在法院案例查询函数中,
case_number
参数被定义为字符串数组类型,但标注数据却直接使用了字符串列表形式(如["67813"]
而非[["67813"]]
) - 文件监视队列处理函数中,同样存在数组参数未按规范嵌套的问题
- 在法院案例查询函数中,
-
字典类型参数误用
- Three.js着色器配置函数中,
property
参数要求字典类型,但标注数据使用了字符串变量名 - 这种处理方式虽然可以解释为变量引用,但与参数类型定义存在语义偏差
- Three.js着色器配置函数中,
函数调用逻辑缺陷
数据集中的部分样本存在明显的逻辑不一致问题:
-
数值转换错误
- 在多币种兑换案例中,标注结果错误地将5000 JPY拆分为不同金额进行转换(300 JPY→EUR,2000 JPY→AUD),而非题目要求的全额转换
-
参数引用错误
- TypeScript声明标志检查函数中,左侧参数名称标注为
parameterObjects
,与题目描述的parameterObject
不符
- TypeScript声明标志检查函数中,左侧参数名称标注为
-
未指定参数的默认值使用
- 自由落体速度计算函数中,标注数据直接给出了具体参数值(时间5秒、重力9.81等),而题目并未提供这些参数
提示词设计问题
数据集中的提示词设计存在可能误导模型的模式:
-
多步骤引导式提问
- 大量问题采用"First...Then..."的分步引导结构
- 这种设计可能诱导模型产生多轮函数调用,而非预期的并行调用
-
模糊的结束标记
- 部分问题以"One at a time?"结尾,给模型执行策略带来歧义
改进建议
基于以上分析,建议从以下方面进行数据集优化:
-
严格类型校验机制
- 建立自动化校验流程,确保所有标注数据与参数类型定义完全匹配
- 对数组类型参数采用统一的多层嵌套表示法
-
逻辑一致性检查
- 实现题目与标注结果的交叉验证
- 对数值转换类问题建立输入输出守恒检查
-
提示词规范化
- 采用扁平化的问题表述方式
- 明确区分单次调用和并行调用的测试场景
这些改进将显著提升数据集的可靠性和评估有效性,为语言模型的函数调用能力提供更准确的测试基准。
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