什么是Function Calling
简单来说，就是大模型函数调用，不是你直接调用大模型函数，而是你告诉大模型一个函数，大模型根据你喂给他的数据和参数执行函数调用返回给你想要的函数执行结果，好处就是你可以借助大模型的自然语言理解能力实现自然语言的函数调用。大模型这一能力大大增加了私有定制模型的扩展性！
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Function Calling原理
大型模型的 Function Calling 涉及到深度学习中神经网络的计算过程，主要包括前向传播（Forward Propagation）和反向传播（Backward Propagation）两个阶段。下面我将详细介绍大型模型的 Function Calling 原理：
1. 前向传播（Forward Propagation）：
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输入数据传递：首先，输入数据被传递给神经网络模型的第一层（输入层），每个节点会对输入数据进行加权求和并应用激活函数，产生输出。
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隐藏层计算：从输入层开始，数据通过多个隐藏层，每一层都是由一组节点组成的，节点之间有权重连接，并应用激活函数，生成新的输出。
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输出层计算：最终，数据通过所有隐藏层后，到达输出层，输出层通常是用于回归、分类等任务的最后一层，其输出结果可以是一个数值或一组概率分布。
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损失计算：根据输出结果和真实标签，计算损失值（Loss），衡量模型输出与真实值之间的差距。
2. 反向传播（Backward Propagation）：
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梯度计算：从输出层开始，根据损失值使用链式法则计算每个参数的梯度（导数），这些梯度表示了对应参数对损失值的影响程度。
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参数更新：根据梯度下降等优化算法，更新模型中的参数（权重和偏置），以减小损失值，使模型更接近真实值。
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反向传播：梯度向后传播到每一层，根据每个参数的梯度，调整权重和偏置，从而优化模型的表现。
3. Function Calling 过程：
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在训练过程中，每次对模型进行 Function Calling 时，实际上是执行了上述的前向传播和反向传播过程。通过前向传播计算得到预测结果，并根据损失函数计算损失值；然后通过反向传播计算参数的梯度，并更新参数，优化模型。
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Function Calling 的目的是在训练过程中不断优化模型的参数，使模型能更好地拟合训练数据，提高泛化能力，从而在未见过的数据上表现良好。
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在大型模型中，Function Calling 需要处理大量的参数和复杂的计算过程，因此需要高效的计算资源和优化算法，如并行计算、梯度裁剪、学习率调度等技术来加速训练过程。
总的来说，大型模型的 Function Calling 是深度学习训练过程中至关重要的环节，通过不断迭代前向传播和反向传播，模型可以逐步学习到数据的特征并优化参数，从而实现更准确的预测和分类。
我的简单实践
强不强自己判断！！！
