用customAPI作答 这种方式,其开源项目地址已有描述,可以参照这里需要注意的坑:第一, API描述的json文件中,tool_name字段名要和文件名保持一致,是不是一定英文没有验证过 第二,json描述文件的位置要在data/toolenv/tools/目录下面,且要新建文件夹,文件夹的名字不一定非要是'Customized',但位置不能变,因为所有tools...
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...
该研究在 ToolBench(指令调优数据集)上对 LLaMA 进行微调,得到了 ToolLLaMA。ToolEval(自动评估器)评估显示,ToolLLaMA 展现出了出色的执行复杂指令和泛化到未知 API 的能力,并且在工具使用方面性能与 ChatGPT 相媲美。 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2307.16789.pdf 项目地址:https://github.com/OpenBMB/ToolB...
我们提供数据集、相应的训练和评估脚本,以及在 ToolBench 上微调的强大模型 ToolLLaMA。 ToolBench是一个用于工具使用的指令调整数据集,它是使用 ChatGPT 自动创建的。 具体来说,我们从 RapidAPI Hub 收集了 16,464 个真实世界的 RESTful API,涵盖 49 个类别,然后提示 ChatGPT 生成涉及这些 API 的各种人工指令,...
我们首先介绍 ToolBench,这是一个供工具使用的指令调整数据集,它是使用 ChatGPT 自动创建的。 具体来说,我们从 RapidAPI Hub 收集了 16,464 个真实世界的RESTful API,涵盖 49 个类别,然后提示 ChatGPT 生成涉及这些 API 的各种人工指令,涵盖单工具和多工具场景。
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...
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...
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 的多样化人类指令,涵盖单工具和多工具场景。最后,他们使用 ChatGPT 为每个指令搜索有效的解路径(...
项目地址:https://github.com/OpenBMB/ToolBench 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 的多样化人类指令,涵盖单工具和多工具...
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数据集 ToolBench 的构建完全由最新的 ChatGPT（gpt-3.5-turbo-16k）自动化完成，无需人工标注。在 ToolBench 上训练出来的模型...