論文の概要: ToolLLM: Facilitating Large Language Models to Master 16000+ Real-world APIs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.16789v2
• Date: Tue, 3 Oct 2023 14:45:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-10-05 07:43:52.794266
• Title: ToolLLM: Facilitating Large Language Models to Master 16000+ Real-world APIs
• Title（参考訳）: ToolLLM: 大きな言語モデルを16000以上の実世界のAPIにファシリテートする
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 104.37772295581088
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite the advancements of open-source large language models (LLMs), e.g., LLaMA, they remain significantly limited in tool-use capabilities, i.e., using external tools (APIs) to fulfill human instructions. The reason is that current instruction tuning largely focuses on basic language tasks but ignores the tool-use domain. This is in contrast to the excellent tool-use capabilities of state-of-the-art (SOTA) closed-source LLMs, e.g., ChatGPT. To bridge this gap, we introduce ToolLLM, a general tool-use framework encompassing data construction, model training, and evaluation. We first present ToolBench, an instruction-tuning dataset for tool use, which is constructed automatically using ChatGPT. Specifically, the construction can be divided into three stages: (i) API collection: we collect 16,464 real-world RESTful APIs spanning 49 categories from RapidAPI Hub; (ii) instruction generation: we prompt ChatGPT to generate diverse instructions involving these APIs, covering both single-tool and multi-tool scenarios; (iii) solution path annotation: we use ChatGPT to search for a valid solution path (chain of API calls) for each instruction. To enhance the reasoning capabilities of LLMs, we develop a novel depth-first search-based decision tree algorithm. It enables LLMs to evaluate multiple reasoning traces and expand the search space. Moreover, to evaluate the tool-use capabilities of LLMs, we develop an automatic evaluator: ToolEval. Based on ToolBench, we fine-tune LLaMA to obtain an LLM ToolLLaMA, and equip it with a neural API retriever to recommend appropriate APIs for each instruction. Experiments show that ToolLLaMA demonstrates a remarkable ability to execute complex instructions and generalize to unseen APIs, and exhibits comparable performance to ChatGPT. Our ToolLLaMA also demonstrates strong zero-shot generalization ability in an out-of-distribution tool-use dataset: APIBench.
• Abstract（参考訳）: オープンソースの大規模言語モデル(LLM)、例えばLLaMAの進歩にもかかわらず、それらはツールの使用能力、すなわち人間の指示を満たすために外部ツール(API)に大きく制限されている。 理由は、現在のインストラクションチューニングが基本的な言語タスクに重点を置いているが、ツールユースドメインを無視しているからだ。 これは、最先端(SOTA)クローズドソースLLM(例えばChatGPT)の優れたツール使用能力とは対照的である。 このギャップを埋めるために、データ構築、モデルトレーニング、評価を含む一般的なツール使用フレームワークであるToolLLMを紹介します。 まず,chatgpt を用いて自動構築されたツール用命令チューニングデータセットである toolbench を提案する。 具体的には、建設は3つの段階に分けられる。 APIコレクション:RapidAPI Hubから49のカテゴリにまたがる16,464の現実世界のRESTful APIを収集します。 (ii)命令生成:ChatGPTにこれらのAPIを含む多様な命令を生成し、単一ツールとマルチツールの両方のシナリオをカバーする。 (iii)ソリューションパスアノテーション:各命令に対して有効なソリューションパス(api呼び出しのチェーン)を検索するためにchatgptを使用します。 LLMの推論能力を高めるために,新しい深度優先探索に基づく決定木アルゴリズムを開発した。 LLMは複数の推論トレースを評価し、検索スペースを拡張することができる。 さらに,llmsのツール利用能力を評価するため,自動評価器toolevalを開発した。 ToolBenchに基づいて、LLaMAを微調整してLLM ToolLLaMAを取得し、ニューラルAPIレトリバーを装備し、各命令に適切なAPIを推奨します。 ToolLLaMAは複雑な命令を実行し、見えないAPIに一般化する素晴らしい能力を示し、ChatGPTに匹敵するパフォーマンスを示す。 当社のツールラマは、アウトオブディストリビューションのツール利用データセットであるapibenchで、強力なゼロショット一般化能力も示しています。

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