Fugu-MT 論文翻訳(概要): SwissNYF: Tool Grounded LLM Agents for Black Box Setting

論文の概要: SwissNYF: Tool Grounded LLM Agents for Black Box Setting

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.10051v1
Date: Thu, 15 Feb 2024 16:15:38 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-02-16 15:14:15.034143
Title: SwissNYF: Tool Grounded LLM Agents for Black Box Setting
Title（参考訳）: スイスNYF:ブラックボックス設定用のツール接地型LLMエージェント
Authors: Somnath Sendhil Kumar, Dhruv Jain, Eshaan Agarwal, Raunak Pandey
Abstract要約: LLM(Large Language Models)は、関数呼び出しの強化機能を示す。 LLMはプログラム合成などのブラックボックスタスクに優れる。ブラックボックス・ツール・プランニングにプログラム合成を活用するTOPGUNを紹介した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.550463757974335
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: While Large Language Models (LLMs) have demonstrated enhanced capabilities in function-calling, these advancements primarily rely on accessing the functions' responses. This methodology is practical for simpler APIs but faces scalability issues with irreversible APIs that significantly impact the system, such as a database deletion API. Similarly, processes requiring extensive time for each API call and those necessitating forward planning, like automated action pipelines, present complex challenges. Furthermore, scenarios often arise where a generalized approach is needed because algorithms lack direct access to the specific implementations of these functions or secrets to use them. Traditional tool planning methods are inadequate in these cases, compelling the need to operate within black-box environments. Unlike their performance in tool manipulation, LLMs excel in black-box tasks, such as program synthesis. Therefore, we harness the program synthesis capabilities of LLMs to strategize tool usage in black-box settings, ensuring solutions are verified prior to implementation. We introduce TOPGUN, an ingeniously crafted approach leveraging program synthesis for black box tool planning. Accompanied by SwissNYF, a comprehensive suite that integrates black-box algorithms for planning and verification tasks, addressing the aforementioned challenges and enhancing the versatility and effectiveness of LLMs in complex API interactions. The public code for SwissNYF is available at https://github.com/iclr-dummy-user/SwissNYF.
Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(llm)は関数呼び出しの能力の向上を実証しているが、これらの進歩は主に関数の応答へのアクセスに依存している。この方法論はシンプルなAPIには実用的ですが、データベース削除APIのようなシステムに大きな影響を与える不可逆的なAPIでスケーラビリティの問題に直面しています。同様に、各API呼び出しに広範囲の時間を要するプロセスと、自動アクションパイプラインのような前方計画を必要とするプロセスは、複雑な課題を提示します。さらに、アルゴリズムはこれらの関数の特定の実装やシークレットに直接アクセスできないため、一般化されたアプローチが必要なシナリオがしばしば発生する。従来のツールプランニング手法はこれらのケースでは不十分であり、ブラックボックス環境で運用する必要がある。ツール操作のパフォーマンスとは異なり、LCMはプログラム合成などのブラックボックスタスクに優れる。そこで我々は,LCMのプログラム合成機能を利用して,ブラックボックス設定でのツール使用率を向上し,実装前にソリューションが検証されることを保証する。我々は,ブラックボックスツール計画のためのプログラム合成を利用した巧妙な手法であるtopgunを紹介する。 SwissNYFは、タスクの計画と検証のためのブラックボックスアルゴリズムを統合し、上記の課題に対処し、複雑なAPIインタラクションにおけるLLMの汎用性と有効性を向上する包括的スイートである。 swissnyfの公開コードはhttps://github.com/iclr-dummy-user/swissnyfで入手できる。

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