如图1所示,通过这种简单的方法,lm可以学会控制各种工具,并自己选择何时以及如何使用哪种工具。 Sampling API Calls:通过in-context learning让他自己插入可能需要的api; Excuting API Calls:执行获得的API并收集结果;(自己切分出来拿到对应的工具去执行吗? Filtering API Calls:如果提供API和对应执行结果后生成答案的LM ...
Tool learning旨在释放大规模语言模型的能力,通过跟诸多API进行有效交互进而完成复杂任务。目前这方面已经有些工作了,但是依旧不能完全激发LLM的工具使用能力,这是由于以下几个缺陷所导致的。 a) APIS受限,无法覆盖真实世界的API,所涉及的API数量有限,或者缺乏多样性。
针对这些短板,研究者开始致力于向当前模型架构中引入对外部资源的利用能力,例如引入计算器,问答系统,维基百科等等外部知识源,来增强模型能力。这一系列研究奠定了模型工具学习(Tool Learning)能力的基础。 然而,当下研究中利用的外部工具数量仍然有限,而在潜在的新任务类型几乎是无尽的。因此,在面对新的问题类型时,很难...
针对这些短板,研究者开始致力于向当前模型架构中引入对外部资源的利用能力,例如引入计算器,问答系统,维基百科等等外部知识源,来增强模型能力。这一系列研究奠定了模型工具学习(Tool Learning)能力的基础。 然而,当下研究中利用的外部工具数量仍然有限,而在潜在的新任务类型几乎是无尽的。因此,在面对新的问题类型时,很难...
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 ...
针对这些短板,研究者开始致力于向当前模型架构中引入对外部资源的利用能力,例如引入计算器,问答系统,维基百科等等外部知识源,来增强模型能力。这一系列研究奠定了模型工具学习(Tool Learning)能力的基础。 然而,当下研究中利用的外部工具数量仍然有限,而在潜在的新任务类型几乎是无尽的。因此,在面对新的问题类型时,很难...
ToolLLM 框架的推出,将有助于促进开源语言模型更好地使用各种工具,增强其复杂场景下推理能力。 不仅可以协助研究人员更深入地探索 LLMs 的能力边界,也为更广泛的应用场景敞开了大门。 ToolLLM 研究背景 工具学习的目标是让LLM能给定用户指令与各种工具(API)高效交互,从而大大扩展LLM的能力边界,使其成为用户与广泛应用...
[1] Qin, Yujia, et al. "Tool Learning with Foundation Models." arXiv preprint arXiv:2304.08354 (2023). [2] Nakano, Reiichiro, et al. "Webgpt: Browser-assisted question-answering with human feedback." arXiv preprint arXiv:2112.09332 (2021). ...
[1] Qin, Yujia, et al. 'Tool Learning with Foundation Models.' arXiv preprint arXiv:2304.08354 (2023). [2] Nakano, Reiichiro, et al. 'Webgpt: Browser-assisted question-answering with human feedback.' arXiv preprint arXiv:2112.09332 (2021). ...
针对这些短板,研究者开始致力于向当前模型架构中引入对外部资源的利用能力,例如引入计算器,问答系统,维基百科等等外部知识源,来增强模型能力。这一系列研究奠定了模型工具学习(Tool Learning)能力的基础。 然而,当下研究中利用的外部工具数量仍然有限,而在潜在的新任务类型几乎是无尽的。因此,在面对新的问题类型时,很难...