大模型将 NLP 任务包装为多种 instruction 格式,进行大规模有监督的精调(Fine-Tuning),实现从指令空间到模型认知空间映射的学习。上述训练后的大模型具备了在未学习过的指令上的泛化能力,且随着模型的增大,训练数据量的增大及diversity的增强,其泛化能力会越来越强。 工具学习场景下意图理解面临两方面的挑战: 用户的...
1. 模型大小与安全性的关系 在探讨大型语言模型（LLMs）的工具学习能力时，一个常见的假设是模型的大小与其能力成正比，即模型越大，其处理复杂任务的能力越强。然而，这一假设在安全性方面并不总是成立。研究发现，尽管在某些输入阶段的安全场景中，模型大小的增加可能会带来安全性的提升，但这种改善并不一致，特别...
基于BMTools,团队探索了基础模型使用工具的有效性与局限性,并选取了 text-davinci-003 和 ChatGPT 两个代表性基础模型,评估它们在 17种工具使用场景下的性能表现,实验证明: 1. 在大多数情况下,模型可以通过简单的提示学习如何有效地使用工具,并提高它们的任务性能。 2. 对于模型能够利用其内部知识解决的任务,只有...
通过课程工具学习，模型能够更有效地识别抽象工具间的共性和差异，从而实现知识和技能的迁移。开源平台 BMTools ChatGPT Plugins 的出现补充了 ChatGPT 最后的短板，使其可以支持连网、解决数学计算，被称为 OpenAI 的 “App Store” 时刻。然而，由于目前其支持的工具数量有限，并且仅支持部分 OpenAI Plus 用户，大...
大模型新范式工具学习(Tool Learning)是近年来提出的一种新型机器学习方法,它通过利用大型模型的表示能力和数据丰富性,实现了对多种任务的联合学习和迁移学习。下面将介绍Tool Learning的基本原理和应用。 一、Tool Learning的基本原理 传统的机器学习方法通常采用单独训练不同的模型来解决不同的...
基于BMTools,团队探索了基础模型使用工具的有效性与局限性,并选取了 text-davinci-003 和 ChatGPT 两个代表性基础模型,评估它们在 17种工具使用场景下的性能表现,实验证明: 1. 在大多数情况下,模型可以通过简单的提示学习如何有效地使用工具,并提高它们的任务性能。 2. 对于模型能够利用其内部知识解决的任务,只有...
利用模型来管理工具并代替人类做出顺序决策。 利用基础模型的广阔世界知识和推理能力进行复杂的推理和规划。 意图理解 扩大模型大小和指令调整数据集的多样性泛化能力的增强挑战。 理解模糊指令:用户查询中的模糊和歧义理论上的无限指令空间:无限表达和个性化指令。
大模型工具学习.pdf,Tool Learning 秦禹嘉 qyj20@ THUNLP 0 Background THUNLP 1 Tools and Intelligence • Tools are extensions of human capabilities designed to enhance productivity, efficiency, and problem-solving • Throughout history, humans have been
OpenBMB团队将大模型这种掌握外部工具的能力称为工具学习(Tool Learning),大模型与外部工具的有机结合成功弥补了此前能力的诸多短板。2022年起,OpenBMB团队持续开展工具学习新范式的研究,尝试将现有语言模型与搜索引擎、知识库等工具结合,取得了较好的实验效果。团队还在工具学习前沿研究领域进行了卓有成效的探索。
概述 大模型AI工具学习是指通过掌握主流AI工具和方法,理解人工智能基础概念,以提升在AI领域的专业技能和实际应用能力。本指南旨在为初学者和开发者提供全面的学习路径,涵盖从基础概念