Mialon等人(2023)将工具描述为“外部使用的一个不附加或可操纵的附加环境对象,以更有效地改变另一个对象的形式、位置或状态。”另一方面,Wang等人(2024)定义工具为“语言模型使用的工具是一个计算机程序的功能接口,该程序在语言模型外部运行,语言模型生成功能调用和输入参数以使用该工具。”同样,我们认为任何通过外部手...
通过提示激发工具理解零拍提示:描述API 功能，其输入/ 输出格式，可能的参数等。允许模型了解每个API 可以处理的任务少量提示：向模型提供具体的工具使用演示通过从这些演示中模仿人类行为，模型可以学习如何利用这些工具 开源解决方案 ToolBench 一种开源，大规模，高质量的指令调整SFT 数据，以促进一般的工具使用能力我们...
现有工具学习主要可以分为两类,工具增强学习(Tool-augmented Learning)和工具导向学习(Tool-oriented Learning),其核心差异在于学习过程中,是通过工具执行来增强基础模型(工具为 AI 服务),还是通过基础模型优化工具的使用(AI 为工具服务)。 工具增强学习(Tool-augmented Learning) 工具增强学习利用各种工具的执行结果,增强...
在测试大型语言模型（LLMs）的安全性时，研究者采用了ToolSword框架，该框架专门设计用于深入研究LLMs在工具学习过程中的安全问题。ToolSword框架定义了三个阶段：输入、执行和输出，每个阶段都有两个安全场景，以模拟LLMs在使用工具时可能遇到的真实世界情况。在输入阶段，评估LLMs识别和有效拒绝不合理用户请求的能力。...
工具是人类能力的延伸,而基础模型在工具使用上展现出强大能力,如语义理解、知识储备和推理规划能力,可遵循人类指令操纵工具解决任务。 工具学习分类 工具增强学习:用工具执行结果增强基础模型,将工具视为辅助资源提升输出质量,如获取Twitter趋势。 工具导向学习:利用模型控制工具并做决策,借助其知识和推理能力进行复杂推理规...
近期,来自清华大学、中国人民大学、北京邮电大学、UIUC、NYU、CMU等高校的研究人员联合 OpenBMB开源社区、知乎、面壁智能公司探索了基础模型调用外部工具的课题,联合发表了一篇74页的基础模型工具学习综述论文,并发布了开源工具学习平台。该团队提出了基础模型工具学习的概念,系统性地整理和阐述了其技术框架,同时展示了未来...
大模型新范式工具学习(Tool Learning)是近年来提出的一种新型机器学习方法,它通过利用大型模型的表示能力和数据丰富性,实现了对多种任务的联合学习和迁移学习。下面将介绍Tool Learning的基本原理和应用。 一、Tool Learning的基本原理 传统的机器学习方法通常采用单独训练不同的模型来解决不同的...
今天分享的是人工智能行业研究报告:《大模型工具学习》,(报告出品方:清华大学)。 共计96页 工具学习:基础模型可以遵循人类指令和操纵工具来解 决任务 工具学习的分类 工具增强学习 具有来自工具的执行结果的扩充基础模型 工具被视为有助于产生高质量产出的补充资源 ...
基础模型(Foundation Models)展示了工具学习的能力,即能够理解和操作工具以解决任务,具备强大的语义理解、广泛的世界知识和推理规划能力。 工具学习的分类与方法 工具增强学习:通过集成工具执行的结果来提升基础模型性能,工具被视为辅助生成高质量输出的资源。
从功能角色来划分,典型的工具协同和学习范式主要包括几个核心逻辑单元,即工具集(Tool Set)、环境(Environment)、控制器(Controller)以及感知器(Perceiver),如图2所示[2]。 图2. 工具学习框架[2] 三. 总结与期望 大模型可以在网络安全运营中提供很多关键任务支撑的角色,如告警研判分析、报告摘要总结、响应执行建议、...