于是为了促进开源大模型工具使用能力的建设,研究人员提出了一个通用的tool-use框架ToolLLM,包括构建数据集ToolBench,设计自动评估方案ToolEval,并基于此训练了一个语言模型ToolLLaMA,在工具使用的表现足以媲美ChatGPT。 图2: ToolBench构建过程,两个模型训练方式以及具体推理过程 2 背景 Tool learning旨在释放大规模语言...
支持了 #188 Motivation 解耦合 LLM Tool Use 注册并暴露插件接口。 Modifications 将原始的 Web Search 的功能解耦成更通用的 Tools 注册机制。在 Context 类下新增了 register_llm_tool(), unregister_llm_tool(), get_current_llm_provider() 方法。
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'...
Reflection:LLM审查自己的工作,提出改进的方法。 Tool use:LLM被赋予工具,如网络搜索,代码执行,或任何其他功能,以帮助它收集信息,采取行动,或处理数据。 Planning:LLM提出并执行一个多步骤计划来实现一个目标(例如,编写一篇文章的大纲,然后进行在线研究、编写草稿,等等)。 Multi-agent collaboration:多个AI智能体一起工...
Tool Use工具使用 能使用复杂工具是人类高智力的体现,我们可以创造、修改和利用外部物体来完成超出身体和认知极限的事情,同样,为LLM配备外部工具也可以显著扩展模型功能。 一只海獭漂浮在水中时,用岩石劈开贝壳的图片。虽然其他一些动物可以使用工具,但其复杂性无法与人类相比。
其中LLM是核心大脑,Memory、Planning Skills以及Tool Use等则是Agents系统实现的三个关键组件。 通过LLM和三个关键组件,LLM Agent可以拥有复杂的工作流程,其中模型基本上是与自身对话,而无需人工参与到交互的每个部分。 LLM Agent通过迭代运行并定义一些新的目标/任务,而非传统GPT那般接受单个查询的输入并返回输出 ...
Tool Use工具使用 能使用复杂工具是人类高智力的体现,我们可以创造、修改和利用外部物体来完成超出身体和认知极限的事情,同样,为LLM配备外部工具也可以显著扩展模型功能。 一只海獭漂浮在水中时,用岩石劈开贝壳的图片。虽然其他一些动物可以使用工具,但其复杂性无法与人类相比。
2.5.3 自定义Tool 有多种方式可以自定义Tool,最简单的方式是通过@tool装饰器,将一个函数转为Tool。注意函数必须得有docString,其为Tool的描述。 from azure_chat_llm import llm from langchain.agents import load_tools, initialize_agent, tool from langchain.agents.agent_types import AgentType ...
# Use requests to get the data from the database import requests import json # get_categories is supplied as part of the prompt, it is not used as a tool def get_categories(): response = requests.get(f'{db_base_url}/category') ...
除了文章提到的计划(Planning)、记忆(Memory)和工具使用(Tool Use)三大组件,我认为构建基于大语言模型的自治智能体时,还应更多关注增强以下几方面的能力:1. 多模态处理能力(Multimodal capabilities)。现在的智能体主要基于语言交互,但真实世界中许多信息是视觉、听觉等其他模态。增强智能体处理图像、音频、视频等多模态...