Optimizing LLMs: Fine-Tuning with Function Calling

Optimizing LLMs: Fine-Tuning with Function Calling

摘要

本文探讨了如何通过微调GPT模型来构建一个医疗预约助手，帮助患者确认预约、发送提醒和安排回电。详细介绍了微调数据的结构化格式，包括角色定义、函数调用和参数设置。提供了完整的对话示例和函数定义，展示了如何在推理时处理函数调用。通过代码示例，演示了如何使用微调模型进行对话模拟，确保模型能够高效处理结构化任务，提升用户体验。