論文の概要: RestGPT: Connecting Large Language Models with Real-World Applications via RESTful APIs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.06624v1
• Date: Sun, 11 Jun 2023 08:53:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-13 17:47:12.064266
• Title: RestGPT: Connecting Large Language Models with Real-World Applications via RESTful APIs
• Title（参考訳）: RestGPT: RESTful APIによる大規模言語モデルと実世界のアプリケーションとの接続
• Authors: Yifan Song, Weimin Xiong, Dawei Zhu, Cheng Li, Ke Wang, Ye Tian, Sujian Li
• Abstract要約: ツール拡張された大規模言語モデルを活用して,APIとの接続によるユーザ要求を解決するRestGPTを導入する。 具体的には、計画とAPI選択の能力を高めるために、網羅的なオンラインプランニングメカニズムを提案する。 実験により、RestGPTは複雑なタスクにおいて印象的な結果を得ることができ、強い堅牢性を持ち、AGIへの新たな道を開くことが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.46369964643583
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Tool-augmented large language models (LLMs) have achieved remarkable progress in tackling a broad range of queries. However, existing work are still in the experimental stage and has limitations in extensibility and robustness, especially facing the real-world applications. In this paper, we consider a more realistic scenario, connecting LLMs with RESTful APIs, which use the commonly adopted REST software architectural style for web service development. To address the practical challenges of planning and API usage, we introduce RestGPT, which leverages LLMs to solve user requests by connecting with RESTful APIs. Specifically, we propose a coarse-to-fine online planning mechanism to enhance the ability of planning and API selection. For the complex scenario of calling RESTful APIs, we also specially designed an API executor to formulate parameters and parse API responses. Experiments show that RestGPT is able to achieve impressive results in complex tasks and has strong robustness, which paves a new way towards AGI.
• Abstract（参考訳）: ツールによる大規模言語モデル(llm)は、幅広いクエリに取り組み、著しい進歩を遂げています。 しかし、既存の作業はまだ実験段階であり、特に実世界のアプリケーションに対して、拡張性と堅牢性に制限がある。 本稿では、一般的に採用されているRESTソフトウェアアーキテクチャスタイルをWebサービス開発に用いた、LLMとRESTful APIを接続するより現実的なシナリオについて考察する。 計画とAPI利用の実践的な課題に対処するために,LLMを活用してRESTful APIを接続することでユーザ要求を解決するRestGPTを導入する。 具体的には,詳細なオンラインプランニング機構を提案し,計画とAPI選択の能力を高める。 RESTful APIを呼び出す複雑なシナリオのために、パラメータを定式化しAPIレスポンスを解析するAPIエグゼキュータを特別に設計しました。 実験により、RestGPTは複雑なタスクにおいて印象的な結果を得ることができ、強い堅牢性を持ち、AGIへの新たな道を開くことが示されている。

関連論文リスト

• SEAL: Suite for Evaluating API-use of LLMs [1.2528321519119252]
  SEALは、現実世界のAPI使用時に大きな言語モデルを評価するように設計されたエンドツーエンドのテストベッドである。 既存のベンチマークを標準化し、API検索と計画をテストするエージェントシステムを統合し、リアルタイムAPIの不安定性に対処する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-23T20:16:49Z)
• FANTAstic SEquences and Where to Find Them: Faithful and Efficient API Call Generation through State-tracked Constrained Decoding and Reranking [57.53742155914176]
  APIコール生成は、大規模言語モデルのツール使用能力の基盤となっている。 既存の教師付きおよびコンテキスト内学習アプローチは、高いトレーニングコスト、低いデータ効率、APIドキュメントとユーザの要求に反する生成APIコールに悩まされる。 本稿では,これらの制約に対処するため,FANTASEと呼ばれる出力側最適化手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-18T23:44:02Z)
• ShortcutsBench: A Large-Scale Real-world Benchmark for API-based Agents [7.166156709980112]
  我々は、APIベースのエージェントの包括的な評価のための大規模なベンチマークであるtextscShortcutsBenchを紹介する。 textscShortcutsBenchには、Apple Inc.のオペレーティングシステムから多くの真のAPIが含まれている。 評価の結果,APIの選択やパラメータの充足,システムやユーザからの必要な情報要求など,複雑なクエリを扱う上での重大な制限が明らかになった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-28T08:45:02Z)
• You Can REST Now: Automated Specification Inference and Black-Box Testing of RESTful APIs with Large Language Models [8.753312212588371]
  APIを手動でドキュメンテーションすることは、時間がかかり、エラーを起こしやすいタスクであり、その結果、利用できない、不完全な、あるいは不正確なドキュメントになります。 近年,Large Language Models (LLMs) は,その余分なトレーニングデータに基づいてタスクを自動化できることを実証している。 私たちは、最初の自動API仕様推論とブラックボックステストアプローチであるRESTSpecITを紹介します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-07T18:55:41Z)
• Leveraging Large Language Models to Improve REST API Testing [51.284096009803406]
  RESTGPTはAPI仕様を入力として、機械解釈可能なルールを抽出し、仕様内の自然言語記述からサンプルパラメータ値を生成する。 評価の結果、RESTGPTはルール抽出と値生成の両方において既存の技術よりも優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-01T19:53:23Z)
• 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)
• Adaptive REST API Testing with Reinforcement Learning [54.68542517176757]
  現在のテストツールは効率的な探索機構がなく、全ての操作とパラメータを等しく扱う。 現在のツールは、仕様にレスポンススキーマがない場合や、変種を示す場合に苦労している。 我々は、強化学習を取り入れた適応型REST APIテスト手法を提案し、探索中の操作を優先順位付けする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-08T20:27:05Z)
• ToolLLM: Facilitating Large Language Models to Master 16000+ Real-world APIs [104.37772295581088]
  オープンソースの大規模言語モデル(LLM)、例えばLLaMAは、ツール使用能力に大きく制限されている。 データ構築、モデルトレーニング、評価を含む汎用ツールであるToolLLMを紹介する。 ツール使用のためのインストラクションチューニングフレームワークであるToolBenchを,ChatGPTを使って自動構築する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-31T15:56:53Z)

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。