論文の概要: CREATOR: Tool Creation for Disentangling Abstract and Concrete Reasoning of Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.14318v3
• Date: Fri, 21 Jun 2024 16:51:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-24 20:47:12.363084
• Title: CREATOR: Tool Creation for Disentangling Abstract and Concrete Reasoning of Large Language Models
• Title（参考訳）: CREATOR:大規模言語モデルの抽象的・具体的な推論のためのツール作成
• Authors: Cheng Qian, Chi Han, Yi R. Fung, Yujia Qin, Zhiyuan Liu, Heng Ji,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)はツールの利用において大きな進歩を遂げているが、その能力はAPIの可用性によって制限されている。 我々は、LCMがドキュメンテーションとコード実現を使って独自のツールを作成できる新しいフレームワークCREATORを提案する。 我々は,MATH と TabMWP のベンチマークで CREATOR を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 74.22729793816451
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have made significant progress in utilizing tools, but their ability is limited by API availability and the instability of implicit reasoning, particularly when both planning and execution are involved. To overcome these limitations, we propose CREATOR, a novel framework that enables LLMs to create their own tools using documentation and code realization. CREATOR disentangles abstract tool creation and concrete decision execution, resulting in improved performance. We evaluate CREATOR on MATH and TabMWP benchmarks, respectively consisting of challenging math competition problems and diverse tabular contents. Remarkably, CREATOR outperforms existing chain-of-thought, program-of-thought, and tool-using baselines. Additionally, we introduce the Creation Challenge dataset, featuring 2K diverse questions, to emphasize the necessity and benefits of LLMs' tool creation ability. Further research demonstrates that leveraging LLMs as tool creators facilitates knowledge transfer, and LLMs exhibit varying levels of tool creation abilities, enabling them to adapt to diverse situations. The tool creation ability revolutionizes the LLM's problem-solving paradigm, driving us closer to the next frontier of artificial intelligence. All the codes and data are released.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)はツールの利用において大きな進歩を遂げているが、その能力はAPIの可用性と暗黙の推論の不安定性によって制限されている。 これらの制限を克服するために、私たちは、LCMがドキュメンテーションとコード実現を使って独自のツールを作成できる新しいフレームワークCREATORを提案します。 CREATORは抽象ツール作成と具体的な決定実行を分離し、パフォーマンスが向上する。 我々は,MATH と TabMWP のベンチマークで CREATOR を評価する。 注目すべきは、CREATORが既存のチェーン・オブ・ソート、プログラム・オブ・ソート、ツール・ユース・ベースラインを上回っていることだ。 さらに、LLMのツール作成能力の必要性とメリットを強調するために、2Kの多様な質問を特徴とするCreation Challengeデータセットも紹介する。 さらなる研究により、LLMをツール作成者として活用することで、知識伝達が促進され、LLMは様々なレベルのツール作成能力を示し、様々な状況に適応できることが示されている。 ツール作成能力はLLMの問題解決パラダイムに革命をもたらし、私たちは人工知能の次のフロンティアに近づきます。 すべてのコードとデータがリリースされます。

関連論文リスト

• LLM With Tools: A Survey [0.0]
  本稿では,LCMに外部ツールの使用を教える領域における方法論,問題点,展開について述べる。 ユーザ命令を実行可能なプランにマッピングする一連の関数によってガイドされるツール統合のための標準化パラダイムを導入する。 調査の結果,ツール起動タイミング,選択精度,堅牢な推論プロセスの必要性など,さまざまな課題が明らかになった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-24T14:08:11Z)
• Chain of Tools: Large Language Model is an Automatic Multi-tool Learner [54.992464510992605]
  Automatic Tool Chain(ATC)は、大規模言語モデル(LLM)がマルチツールユーザとして機能することを可能にするフレームワークである。 次に,ツールの範囲を拡大するために,ブラックボックス探索法を提案する。 包括的な評価のために、ToolFlowという挑戦的なベンチマークを構築しました。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-26T11:40:58Z)
• ToolNet: Connecting Large Language Models with Massive Tools via Tool Graph [43.95759808077083]
  既存のテキスト内学習アプローチは、ツールを単純なテキスト記述のリストにフォーマットし、大きな言語モデルに入力する。 本稿では,トークン消費を適度に増加させ,ツールの数を数千にスケールアップするプラグイン・アンド・プレイ・フレームワークであるToolNetを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-29T02:04:00Z)
• From Summary to Action: Enhancing Large Language Models for Complex Tasks with Open World APIs [62.496139001509114]
  大規模な現実世界のAPIを制御するために設計された新しいツール呼び出しパイプラインを導入します。 このパイプラインは人間のタスク解決プロセスを反映し、複雑な実際のユーザクエリに対処する。 ToolBenchベンチマークにおけるSum2Actパイプラインの実証的な評価は、大幅なパフォーマンス向上を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-28T08:42:23Z)
• Look Before You Leap: Towards Decision-Aware and Generalizable Tool-Usage for Large Language Models [26.28459880766842]
  意思決定・汎用ツール・ユース・フレームワーク(DEER)を提案する。 具体的には、まず、自動生成パイプラインを介して、複数の決定ブランチを持つツール使用サンプルを構築します。 提案するDEERは, 各種データセットのベースラインよりも効果的で, 著しく優れる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-26T16:11:03Z)
• Efficient Tool Use with Chain-of-Abstraction Reasoning [65.18096363216574]
  大規模言語モデル(LLM)は、現実世界の知識に対する推論の基礎となる必要がある。 マルチステップ推論問題におけるツールの実行には,微調整LDMエージェントの課題が残されている。 マルチステップ推論におけるツールの活用方法として, LLM の新しい手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-30T21:53:30Z)
• CRAFT: Customizing LLMs by Creating and Retrieving from Specialized Toolsets [75.64181719386497]
  大規模言語モデル(LLM)のためのツール作成・検索フレームワークであるCRAFTを提案する。 タスク用に特別にキュレートされたツールセットを作成し、複雑なタスクを解決する能力を高めるためにこれらのセットからツールを取得するコンポーネントをLLMに装備する。 本手法はフレキシブルに設計されており,既製のLCMを細かな調整なしに未確認領域やモダリティに適応するためのプラグアンドプレイ方式を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-29T17:40:26Z)
• Large Language Models as Tool Makers [85.00361145117293]
  我々はLLM A s Tool Makers (LATM) と呼ばれるクローズドループフレームワークを導入する。 ツール作成: 1 つのツール作成: LLM がタスクセットのためのツールを作成するツールメーカとして機能する 2 つのツール使用: 別の LLM がツールユーザとして機能し、ツールメーカが問題解決のために構築したツールを適用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-26T17:50:11Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。