論文の概要: TPTU: Large Language Model-based AI Agents for Task Planning and Tool Usage

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.03427v3
• Date: Tue, 7 Nov 2023 11:15:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-08 19:22:06.292457
• Title: TPTU: Large Language Model-based AI Agents for Task Planning and Tool Usage
• Title（参考訳）: TPTU:タスクプランニングとツール使用のための大規模言語モデルベースAIエージェント
• Authors: Jingqing Ruan, Yihong Chen, Bin Zhang, Zhiwei Xu, Tianpeng Bao, Guoqing Du, Shiwei Shi, Hangyu Mao, Ziyue Li, Xingyu Zeng, Rui Zhao
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、様々な現実世界のアプリケーションのための強力なツールとして登場した。 LLMの本質的な生成能力は、その長所にもかかわらず、複雑なタスクを扱うには不十分である。 本稿では,LLMベースのAIエージェントに適した構造化フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.554981886052953
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With recent advancements in natural language processing, Large Language Models (LLMs) have emerged as powerful tools for various real-world applications. Despite their prowess, the intrinsic generative abilities of LLMs may prove insufficient for handling complex tasks which necessitate a combination of task planning and the usage of external tools. In this paper, we first propose a structured framework tailored for LLM-based AI Agents and discuss the crucial capabilities necessary for tackling intricate problems. Within this framework, we design two distinct types of agents (i.e., one-step agent and sequential agent) to execute the inference process. Subsequently, we instantiate the framework using various LLMs and evaluate their Task Planning and Tool Usage (TPTU) abilities on typical tasks. By highlighting key findings and challenges, our goal is to provide a helpful resource for researchers and practitioners to leverage the power of LLMs in their AI applications. Our study emphasizes the substantial potential of these models, while also identifying areas that need more investigation and improvement.
• Abstract（参考訳）: 近年の自然言語処理の進歩により、Large Language Models (LLM) は様々な現実世界のアプリケーションのための強力なツールとして登場した。 それらの長所にもかかわらず、LLMの本質的な生成能力は、タスク計画と外部ツールの使用を必要とする複雑なタスクを扱うには不十分である。 本稿では,LLMベースのAIエージェントに適した構造化フレームワークを提案し,複雑な問題に対処するために必要な重要な機能について議論する。 このフレームワーク内では、推論プロセスを実行するために2つの異なるタイプのエージェント(すなわち、ワンステップエージェントとシーケンシャルエージェント)を設計する。 その後、様々なLCMを用いてフレームワークをインスタンス化し、典型的なタスクにおけるタスク計画とツール利用(TPTU)能力を評価する。 私たちのゴールは、重要な発見と課題を強調することで、研究者や実践者がAIアプリケーションでLLMのパワーを活用する上で有用なリソースを提供することです。 本研究は,これらのモデルの有効性を強調し,さらなる調査と改善を必要とする領域を特定する。

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