Gorilla项目中的多步函数调用测试集解析

在大型语言模型（LLM）的应用场景中，函数调用能力是评估模型实用性的重要指标。Gorilla项目作为开源LLM研究的重要组成部分，其Berkeley Function Call Leaderboard（BFCL）测试集为研究者提供了标准化的评估框架。本文针对测试集中多步函数调用的实现方式进行技术解析。

测试集目前包含两种主要场景：

1. 多候选函数场景（multiple类别）：每个查询对应2个以上候选函数，但实际只需单次函数调用即可完成请求。这类测试主要考察模型从多个相似函数中选择最匹配项的能力。

2. 多轮对话场景（multi_turn类别）：包含连续的多轮对话，某些轮次可能需要多次函数调用才能满足用户需求。这类测试不仅评估函数选择能力，还考察模型的会话状态维护和多步推理能力。

值得注意的是，当前测试集尚未包含专门的单轮多步调用场景。研究者如需此类测试，可从多轮对话数据中提取独立轮次进行改造。根据项目维护者的技术路线图，未来将推出专门的单轮多步调用测试类别。

对于评估框架的设计者而言，多步调用测试需要特别关注：

• 中间结果的传递机制
• 错误处理的鲁棒性
• 调用步骤的合理性验证 这些要素将直接影响模型在实际应用中的表现。Gorilla项目通过持续扩充测试场景，为LLM的函数调用能力评估提供了重要参考基准。