論文の概要: MetaTool Benchmark for Large Language Models: Deciding Whether to Use
Tools and Which to Use
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.03128v3
- Date: Mon, 23 Oct 2023 18:28:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-25 23:12:59.907164
- Title: MetaTool Benchmark for Large Language Models: Deciding Whether to Use
Tools and Which to Use
- Title（参考訳）: 大規模言語モデルのためのMetaToolベンチマーク:ツールの使用と使用方法の決定
- Authors: Yue Huang and Jiawen Shi and Yuan Li and Chenrui Fan and Siyuan Wu and
Qihui Zhang and Yixin Liu and Pan Zhou and Yao Wan and Neil Zhenqiang Gong
and Lichao Sun
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、その印象的な自然言語処理(NLP)能力のために大きな注目を集めている。
本稿では,LLM がツール使用意識を持ち,ツールを正しく選択できるかどうかを評価するためのベンチマークである MetaTool を紹介する。
ツール選択の異なる視点から4つのサブタスクを定義し、同様の選択のツール選択、特定のシナリオのツール選択、信頼性の問題の可能なツール選択、マルチツール選択を含む。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 82.24774504584066
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Large language models (LLMs) have garnered significant attention due to their
impressive natural language processing (NLP) capabilities. Recently, many
studies have focused on the tool utilization ability of LLMs. They primarily
investigated how LLMs effectively collaborate with given specific tools.
However, in scenarios where LLMs serve as intelligent agents, as seen in
applications like AutoGPT and MetaGPT, LLMs are expected to engage in intricate
decision-making processes that involve deciding whether to employ a tool and
selecting the most suitable tool(s) from a collection of available tools to
fulfill user requests. Therefore, in this paper, we introduce MetaTool, a
benchmark designed to evaluate whether LLMs have tool usage awareness and can
correctly choose tools. Specifically, we create a dataset called ToolE within
the benchmark. This dataset contains various types of user queries in the form
of prompts that trigger LLMs to use tools, including both single-tool and
multi-tool scenarios. Subsequently, we set the tasks for both tool usage
awareness and tool selection. We define four subtasks from different
perspectives in tool selection, including tool selection with similar choices,
tool selection in specific scenarios, tool selection with possible reliability
issues, and multi-tool selection. We conduct experiments involving nine popular
LLMs and find that the majority of them still struggle to effectively select
tools, highlighting the existing gaps between LLMs and genuine intelligent
agents. However, through the error analysis, we found there is still
significant room for improvement. Finally, we conclude with insights for tool
developers that follow ChatGPT to provide detailed descriptions that can
enhance the tool selection performance of LLMs.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、その印象的な自然言語処理(NLP)能力のために大きな注目を集めている。
近年,多くの研究がllmのツール活用能力に着目している。
彼らは主に、LLMが特定のツールと効果的に連携する方法を調査した。
しかしながら、AutoGPTやMetaGPTのようなアプリケーションで見られるような、LLMがインテリジェントなエージェントとして機能するシナリオでは、LDMは、ツールを採用するかどうかを決定し、ユーザ要求を満たすために利用可能なツールの集合から最も適切なツールを選択する、複雑な意思決定プロセスに関与することが期待されている。
そこで本稿では,LLM がツール使用意識を持ち,ツールを正しく選択できるかどうかを評価するベンチマークである MetaTool を紹介する。
具体的には、ベンチマーク内でToolEと呼ばれるデータセットを作成します。
このデータセットには、シングルツールとマルチツールの両方のシナリオを含む、LDMがツールを使用するきっかけとなるプロンプトという形で、さまざまなタイプのユーザクエリが含まれている。
その後、ツール使用意識とツール選択の両方にタスクを設定しました。
ツール選択に関して,ツール選択,特定のシナリオにおけるツール選択,信頼性問題のあるツール選択,マルチツール選択など,さまざまな観点から4つのサブタスクを定義した。
我々は、9つの人気のあるLSMを巻き込んだ実験を行い、その大多数は依然としてツールを効果的に選択するのに苦労しており、LSMと真の知的エージェントの既存のギャップを強調しています。
しかし, 誤差解析の結果, 改善の余地は依然として大きいことがわかった。
最後に、chatgptをフォローするツール開発者がllmのツール選択性能を向上させるための詳細な説明を提供するための洞察をまとめる。
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