使用部分训练数据是指只用包含1位数字的数据训练,或者只包含1个运算符的数据训练等等。 TALM 同时学习两个子任务:调用工具并根据工具结果生成答案 数据哪里来?self-play 可以对应figure2看,tool-use set比task set多了两个中间结果,对于一个小的T,模型根据输入x生成t、调用api获得r、根据x、t、r生成y',判断y'...
在ToolBench上微调LLaMA并获得ToolLLaMA。ToolEval显示,ToolLLaMA表现出执行复杂指令和推广到未见API的非凡能力,并表现出与ChatGPT相当的性能。为了使流水线更实用,还设计了一个神经 API 检索器,为每个指令推荐合适的 API,无需手动选择 API。 如图所示,一个高质量的指令调优数据集 ToolBench。用最新的ChatGPT(gpt-3....
为了促进开源LLMs的工具使用能力,作者引入了ToolLLM,这是一个数据构建、模型训练和评估的通用工具使用框架。 论文:ToolLLM: Facilitating Large Language Models to Master 16000+ Real-world APIs 地址:https://arxiv.org/abs/2307.16789 项目:https://github.com/OpenBMB/ToolBench 单位:清华、人大、耶鲁、微信、...
This article introduces you to the large language model (LLM) tool for flows in Azure AI Studio.
ToolLLM 研究框架 为了激发开源LLM的工具使用能力，该研究提出了ToolLLM，一个包括数据构建、模型训练和评估过程的通用工具学习框架。作者首先收集高质量的工具学习指令微调数据集ToolBench，随后对LLaMA进行微调得到ToolLLaMA，最后通过ToolEval评估ToolLLaMA的工具使用能力。ToolLLM数据收集、模型训练、性能评测流程 ToolBench...
ToolLLM:促进大型语言模型掌握16000+真实世界的APIs 为了促进开源LLMs的工具使用能力,作者引入了ToolLLM,这是一个数据构建、模型训练和评估的通用工具使用框架。 论文:ToolLLM: Facilitating Large Language Models to Master 16000+ Real-world APIs 地址:https://arxiv.org/abs/2307.16789...
介绍了ToolLLM,一个通用的工具使用框架,通过自动构建数据集,开发DFSDT增强规划和推理能力,以及设计自动评估器ToolEval,来提升开源LLM在复杂指令执行方面的能力。【转发】@爱可可-爱生活:[CL]《ToolLLM: Fac...
项目地址:https://github.com/OpenBMB/ToolBench ToolLLaMA 效果展示如下: 方法介绍 论文首先介绍了 ToolBench,这是一个用于工具使用的指令调优数据集,由 ChatGPT 自动创建。具体而言,研究团队从 RapidAPI Hub 收集了 16464 个涵盖 49 个类别的真实世界 RESTful API,然后提示 ChatGPT 生成涉及这些 API 的多样化人...
为了促进开源 LLM 中的工具使用能力,我们引入了 ToolLLM,这是一个数据构建、模型训练和评估的通用工具使用框架。 目标是让LLM能够掌握数千个不同的现实世界 API: 我们通过收集高质量的指令调整数据集来实现这一目标。它是使用最新的ChatGPT(gpt-3.5-turbo-16k)自动构建的,并通过增强的函数调用能力进行了升级。
总之,这些结果表明,ToolBench 可以充分激发 LLM 的工具使用能力,使他们能够熟练掌握各种指令的未知 API。 在实验研究团队对 LLaMA 的所有参数进行了微调,得到了 ToolLLaMA。为了提高参数效率,他们进一步应用了具有代表性的参数效率调整方法 Lo...