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、腾讯、知乎 尽管开源大语言模型 (LLM) 及其变体(例如 LLaMA 和 Vicuna)取得了进步,但它们在执行更高级别的...
论文:ToolLLM: Facilitating Large Language Models to Master 16000+ Real-world APIs 以下内容翻译自论文:TOOLLLM: FACILITATING LARGE LANGUAGE MODELS TO MASTER 16000+ REAL-WORLD APIS ,翻译的过程中有小调整。 摘要 尽管开源大型语言模型(LLMs)及其变体(如LLaMA和Vicuna)取得了进步,但它们在执行更高级任务(例如...
文中提出的 ToolLLM主要用于构建针对 引导调优(instruction-tuning)的训练数据集 ToolBench,最终通过数据对开源的LLaMA调优,训练的模型ToolLLaMA,对工具的使用能力与 ChatGPT 相当。 为了使路径搜索过程更加高效,提出了基于深度优先搜索的决策树(depth-first search-based decision tree:DFSDT);训练了 API 检索器来为每...
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...
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、...
Tool-LLM是一款突破性的AI模型,擅长与超过16,000个真实世界的API进行交互,使其比大猩猩AI模型强大10倍。由来自Meta、微软、斯坦福和加州大学伯克利分校的专家开发,Tool-LLM可以与各种在线服务交互,适应新的API,并在GitHub上提供给用户和开发者。深入了解其功能、比较以及在教育、医疗和金融等行业的潜在应用。
尽管开源大语言模型(LLM)及其变体(例如 LLaMA 和 Vicuna)取得了进步,但它们在执行更高级别的任务(例如遵循人类指令使用外部工具(API))方面仍然受到很大限制。这是因为当前的指令调优主要集中在基本语言任务而不是工具使用领域。 这与最先进的 (SOTA) LLM 形成鲜明对比,例如 ChatGPT,后者展示了出色的工具使用功能,但...
ToolLLM是清华一系列工具调用文章中的其中一篇,通过构建工具调用样本训练LLaMA并开源了评估集ToolBench。既然是微调方案,如何构建微调样本是核心,所以我们重点说下样本构建,和评估部分 训练 1.API Pool ToolLLM使用了RapidAPI Hub提供的真实世界各类API,通过初步的调用测试过滤了类似高延时,404调不通之类的工具后,总共保...
本文提出了一个新的框架 ToolLLM,其增强了大型语言模型对 API 的使用。在指令调优数据集 ToolBench上对 LLaMA 进行微调,得到的 ToolLLaMA 与 ChatGPT 性能相当。 相信大家都已经见识到了,开源大型语言模型(LLMs)及其变体(例如 LLaMA 和...
论文阅读_大模型_ToolLLM 英文名称: ToolLLM: Facilitating Large Language Models to Master 16000+ Real-world APIs 中文名称: TOOLLLM:帮助大语言模型掌握16000多个真实世界的API 文章: http://arxiv.org/abs/2307.16789 代码: https://github.com/OpenBMB/ToolBench...