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「Function Calling 微调」找到 30 条内容
按专题浏览 →匹配正文：…开的内容只说明范围，不预设训练效果。 业务背景 为什么要 Function Calling 业务场景怎么定 数据从哪来 数据工程 Function Call 数据格式 怎么造高质量样本 难例 / 负例怎么配 训练 + 评估 训练策略怎么选 怎么评估调用准确率 常见坑与对策 复盘 + 应用 事实怎样留证 面试怎么讲 失败后怎么优化 学习成果 目标是建立「业务 → 数据 → 训练 → 评估」闭环，并能区分亲自完成的事实与教学方案。 适合谁 想理解 Agent 工具调用与微调评估的…
匹配正文：…tool call、校验结果、真实工具结果、下一轮模型输出和最终状态。这样一次回归失败才能定位到描述、模型、执行器还是答案整合。 Function Calling 项目验收清单 能调通一次只是起点，能处理错误、权限和重复副作用才接近工程系统。 面试官会怎样连续追问 追问一：Function Calling 是不是微调出来的 模型需要具备理解工具 Schema 和生成结构化调用的能力，这可以来自预训练、指令训练或专门数据。应用侧仍要提供当前可用工具说明，并执行所有校验与调用。不…
匹配正文：…API>name(args)</API>，系统拦截执行后回填结果 关键：工具调用成为模型的"语言习惯" 三、训练与推理机制 阶段 Function Calling Toolformer 训练 无需专门训练，靠指令遵循能力 需大规模继续预训练（计算成本高） 推理 每次请求携带工具描述，动态决策 模型参数已内化，直接生成调用标记 新工具接入 改Schema即可，零成本 需重新训练或微调模型 错误处理 系统层可控，可重试/降级 模型层难干预，生成错误难以纠正 四、高德场景下的选型分…
学习内容与项目面试，在同一条路上。