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。
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。 b) 场景受限,目前的工具都被限制到每个instruction...
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...
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 作者: Yujia Qin 日期: 2023-07-31 1 读后感 论文致力于让大模型学习...
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...
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 LoRA,并研究了其对性能的影响。下表 5 中的结果表明,参数效率的提高是在性能...
首创通用tool-use框架ToolLLM,从数据集构建到自动评估方案设计, 视频播放量 288、弹幕量 0、点赞数 5、投硬币枚数 0、收藏人数 7、转发人数 2, 视频作者 二范数智能, 作者简介 专注AI教育。创始团队来自阿里巴巴,在人工智能领域有深厚的学术和工业积累。资料找助理:AIdou
很早之前我们就聊过ToolFormer,Gorilla这类API调用的Agent范式,这一章我们针对真实世界中工具调用的以下几个问题,介绍微调(ToolLLM)和prompt(AnyTool)两种方案。真实世界的API数量庞大且多样:之前的多数工具调用论文,工具数量有限,工具相对简单具体,并且往往局限在某一个领域例如模型调用 多工具调用:解决一个问题往往需要...
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生态系统之间的高效桥梁。 大模型工具学习范式 尽管已经有一些工作(例如Gorrila、APIBank等)探索了如何让LLM掌握API调用能力,这些工作仍然存在以下局限性: ...
关于LLM使用tool的探索 参考文章: Toolformer: Language Models Can Teach Themselves to Use Tools SELF-REFINE: Iterative Refinement with Self-Feedback HuggingGPT: Solving AI Tasks with ChatGPT and its Friends in Hugging Face motivation:多模态,复杂任务,性能不如expert...