今天详细解析Hammer模型如何通过函数名和参数名的修改，数倍提升模型在Function Calling任务中的准确性。
一、改名提升模型性能，看似玄学也有依据
简洁命名的模糊性
在大多数编程语言中，函数名和参数名都是对功能的抽象表达。通常情况下，简洁的命名规则便于代码阅读与理解，但当这些简洁的命名被直接作为模型输入时，可能会导致一定程度的模糊性。例如，假设我们有一个名为get_data的函数，该函数可能用于从数据库、文件或网络获取数据，但不同的上下文可能会让模型难以判断其真正用途。
特别是在存在复杂功能的情况下，简洁的命名约定可能导致误导。例如，save可能表示保存文件、保存数据，甚至是提交数据库事务。此时，模型仅依赖函数名推断函数目的时，简洁命名反而可能降低准确性。
同名参数的误导性
同样，函数参数名的命名惯例也可能影响模型的判断。在数据集中，不同的函数可能使用相同或类似的参数名，导致模型在推断过程中受到历史数据的干扰。比如，data或input等参数名可能在不同的函数中具有完全不同的含义，但如果模型只依据参数名来推断其用途，可能会引发错误推断。
命名约定的不一致性
在实际开发中，命名约定常常因团队、项目或语言的不同而存在差异。例如，驼峰式命名（CamelCase）和下划线式命名（snake_case）在同一数据集中可能并存。如果训练数据集中的命名方式与测试环境中的不一致，模型的表现可能会受到负面影响。在这种情况下，模型可能无法准确理解不同命名方式的函数或参数，影响其调用的准确性。
Schema描述更加准确有力
Schema描述提供了更灵活的自然语言解释，往往更准确和详细，并通常包含函数和参数名称旨在传达的信息"。
函数和参数名称的简洁和简洁格式可能会导致歧义，并误导模型的理解，特别是在存在复杂功能的情况下。相比之下，描述提供了对函数作用和预期行为的更全面的视角，超越了函数和参数名称所能传达的内容。通过关注描述而不是名称，模型可以更准确地把握函数的意图，并避免训练数据中特定命名模式引入的陷阱。
二、如何实现改名后的模型训练
增强数据集：微调与多样性提升
为了提升函数调用准确率，Hammer模型采用了增强数据集的策略。在此方法中，模型通过对数据集进行扩展，尤其是在xLAM-function-calling-60k数据集上增加了7,500个实例，这些实例专注于检测无关性，从而使得模型能够更好地区分相关和无关的函数调用。
通过这种增强方式，模型能够更好地处理在训练集和测试集之间存在的命名不一致性。对数据集的微调不仅提高了模型对函数名的敏感度，也让模型学会了如何忽略无关的参数和函数。
函数屏蔽：减少对名称的依赖
Hammer模型采用了函数屏蔽技术，在训练过程中随机将候选函数名称替换为随机字符串。这一策略的核心思想是使得模型更关注函数的功能描述，而非函数名称。这种方式迫使模型理解函数的功能，而不仅仅是通过名称来推测其目的。
具体来说，模型通过仅仅理解函数的输入输出及其描述来进行函数调用，而非依赖可能模糊或误导的名称信息。例如，在训练过程中，模型可能会遇到如下两种情况：
在屏蔽后的训练过程中，模型不会通过get_user_data来猜测其功能，而是通过函数描述或参数来推断其功能。
函数描述的优化
除去函数名本身，函数描述也是模型理解函数目的的重要线索。通过增强训练集中的函数描述，并将这些描述与输入输出匹配，模型能够更好地学习到函数的实际功能。这一过程涉及到对数据集的精细化处理，使得每个函数都附带一个尽可能详细的描述。
这种优化策略，结合函数屏蔽和增强数据集的手段，能有效提升模型对函数调用的准确性和鲁棒性。
三、启发
高质量数据是金矿
在任何机器学习任务中，高质量数据都至关重要。而数据的质量不仅仅体现在标注的准确性，还包括数据的多样性和丰富性。Hammer模型的成功不仅仅在于使用了大规模的数据集，更在于对已有数据进行了精细化的改造和优化。作为AI工程师，我们应该从数据源的多样性和质量上投入更多精力，而不仅仅关注模型的复杂度。
从人的角度出发
大多数工程师在设计函数时，往往是从功能描述出发，而非仅依赖函数名称。这一思维模式实际上与模型的思维方式存在类似性。通过从人的角度理解模型如何处理函数调用，我们可以发现许多潜在的优化空间。例如，考虑到工程师在编写函数时会根据其功能来定义参数，而不仅仅依赖参数名本身，模型也应该更多地关注函数的功能描述。
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