大模型 function_call 调用函数的策略

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模型可以包含多条信息,但模型只会对于最后一条用户信息进行回答

 response = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-4-turbo",
        messages=[
            {"role": "user", "content": "请介绍一下你自己？"},
            {"role": "user", "content": "请介绍下大模型？"}
        ],
        temperature=0.7
    )

    # 打印回复内容
    print("GPT-4 Response:")
    print(response)
    print(response['choices'][0]['message']['content'])
    
   ---response---
   
  "大模型"通常指的是在人工智能和机器学习领域中的大型神经网络模型。这些模型因其巨大的参数数量（通常是数十亿甚至数千亿）而命名为“大模型”。这类模型通过大量的数据训练，能够捕捉到复杂的数据模式和关系，从而在多种任务上表现出色，如语言理解、图像识别、自然语言处理等。

### 特点
1. **大量参数**：大模型通过拥有大量的神经网络层和节点来提高其学习能力和适应性。
2. **数据需求**：为了有效地训练这些模型，需要大量的训练数据来确保模型的泛化能力。
3. **计算资源**：训练这些模型需要极其强大的计算资源，通常需要使用GPU或TPU等高性能计算设备。
4. **泛化能力**：由于模型的复杂性和训练数据的广泛性，大模型通常能在多种类型的任务上展现出良好的泛化能力。
5. **细分专业化应用**：虽然大模型具有广泛的适用性，但在特定的应用场景下，它们往往还需要通过微调来优化性能。

### 应用实例
- **GPT（Generative Pre-trained Transformer）**：这是一个由OpenAI开发的自然语言处理模型，用于生成文本、自动回答问题等。
- **BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）**&