論文の概要: EASYTOOL: Enhancing LLM-based Agents with Concise Tool Instruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.06201v3
• Date: Wed, 27 Mar 2024 06:31:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-28 22:13:36.020934
• Title: EASYTOOL: Enhancing LLM-based Agents with Concise Tool Instruction
• Title（参考訳）: EASYTOOL: 簡潔ツール指導によるLCMエージェントの強化
• Authors: Siyu Yuan, Kaitao Song, Jiangjie Chen, Xu Tan, Yongliang Shen, Ren Kan, Dongsheng Li, Deqing Yang,
• Abstract要約: EasyToolは、多種多様で長いツールドキュメントを統一的で簡潔なツール命令に変換するフレームワークである。 トークン使用量を大幅に削減し、現実のシナリオにおけるツール利用のパフォーマンスを向上させることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.02100384015907
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: To address intricate real-world tasks, there has been a rising interest in tool utilization in applications of large language models (LLMs). To develop LLM-based agents, it usually requires LLMs to understand many tool functions from different tool documentation. But these documentations could be diverse, redundant or incomplete, which immensely affects the capability of LLMs in using tools. To solve this, we introduce EASYTOOL, a framework transforming diverse and lengthy tool documentation into a unified and concise tool instruction for easier tool usage. EasyTool purifies essential information from extensive tool documentation of different sources, and elaborates a unified interface (i.e., tool instruction) to offer standardized tool descriptions and functionalities for LLM-based agents. Extensive experiments on multiple different tasks demonstrate that EasyTool can significantly reduce token consumption and improve the performance of tool utilization in real-world scenarios. Our code will be available at \url{https://github.com/microsoft/JARVIS/} in the future.
• Abstract（参考訳）: 現実世界の複雑なタスクに対処するため、大規模言語モデル(LLM)の応用におけるツール利用への関心が高まっている。 LLMベースのエージェントを開発するには、通常、異なるツールドキュメントから多くのツール機能を理解する必要がある。 しかし、これらのドキュメントは多様、冗長、あるいは不完全であり、ツールの使用におけるLLMの能力に大きな影響を及ぼす可能性がある。 そこで本稿では,多種多様なツールドキュメントを統一的かつ簡潔なツール命令に変換するためのフレームワークであるEASYTOOLを紹介する。 EasyToolは、異なるソースの広範なツールドキュメントから必須情報を浄化し、標準化されたツール記述とLLMベースのエージェントの機能を提供する統一されたインターフェース(ツールインストラクション)を精査する。 複数のタスクに関する大規模な実験は、EasyToolがトークン消費を大幅に削減し、現実のシナリオにおけるツール利用のパフォーマンスを向上させることを実証している。 私たちのコードは将来的には \url{https://github.com/microsoft/JARVIS/} で利用可能になります。

関連論文リスト

• 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)
• Towards Completeness-Oriented Tool Retrieval for Large Language Models [60.733557487886635]
  現実世界のシステムは多種多様なツールを組み込んでおり、全てのツールを大規模言語モデルに入力することは不可能である。 既存のツール検索手法は主にユーザクエリとツール記述間のセマンティックマッチングに焦点を当てている。 我々は,ユーザクエリとツール記述のセマンティックな類似性だけでなく,ツールの協調的情報も考慮した,新しいモデル診断型協調学習型ツール検索手法であるCOLTを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-25T06:41:23Z)
• LLMs in the Imaginarium: Tool Learning through Simulated Trial and Error [54.954211216847135]
  既存の大規模言語モデル(LLM)は30%から60%の範囲でしか正当性に至らない。 試行錯誤(STE)を模擬したツール拡張LDMの生物学的なインスピレーション法を提案する。 STEは、試行錯誤、想像力、記憶という、生物学的システムにおけるツール使用行動の成功のための3つの重要なメカニズムを編成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-07T18:50:51Z)
• 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)
• 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)
• MLLM-Tool: A Multimodal Large Language Model For Tool Agent Learning [38.610185966889226]
  本稿では,オープンソースの大規模言語モデルとマルチモーダルエンコーダを組み合わせたMLLM-Toolを提案する。 学習したLLMはマルチモーダルな入力命令を意識し、関数マッチングツールを正しく選択することができる。 実験の結果,MLLM-Toolはマルチモーダル命令に適したツールを推奨できることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-19T14:44:37Z)
• MetaTool Benchmark for Large Language Models: Deciding Whether to Use Tools and Which to Use [82.24774504584066]
  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。 このベンチマークは、LLMがツールの使用意識を持ち、ツールを正しく選択できるかどうかを評価するためのものだ。 8つの人気のあるLCMを巻き込んだ実験を行い、その大半は依然として効果的にツールを選択するのに苦労していることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-04T19:39:26Z)
• 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。