論文の概要: TOOLVERIFIER: Generalization to New Tools via Self-Verification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.14158v1
• Date: Wed, 21 Feb 2024 22:41:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-23 17:02:09.448395
• Title: TOOLVERIFIER: Generalization to New Tools via Self-Verification
• Title（参考訳）: TOOLVERIFIER: 自己検証による新しいツールの一般化
• Authors: Dheeraj Mekala, Jason Weston, Jack Lanchantin, Roberta Raileanu, Maria Lomeli, Jingbo Shang, Jane Dwivedi-Yu
• Abstract要約: 本稿では,ツール選択中にコントラスト質問を自己問合せすることで,近接候補を識別する自己検証手法を提案する。 ToolBenchベンチマークによる4つのタスクの実験では、17の見えないツールで構成されており、数ショットのベースラインよりも平均22%改善されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.85190990517184
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Teaching language models to use tools is an important milestone towards building general assistants, but remains an open problem. While there has been significant progress on learning to use specific tools via fine-tuning, language models still struggle with learning how to robustly use new tools from only a few demonstrations. In this work we introduce a self-verification method which distinguishes between close candidates by self-asking contrastive questions during (1) tool selection; and (2) parameter generation. We construct synthetic, high-quality, self-generated data for this goal using Llama-2 70B, which we intend to release publicly. Extensive experiments on 4 tasks from the ToolBench benchmark, consisting of 17 unseen tools, demonstrate an average improvement of 22% over few-shot baselines, even in scenarios where the distinctions between candidate tools are finely nuanced.
• Abstract（参考訳）: 言語モデルにツールを使用するように教えることは、一般的なアシスタントを構築するための重要なマイルストーンであるが、それでもオープン問題である。 微調整による特定のツールの使用の学習には大きな進歩があったが、言語モデルはまだ、ほんの数回のデモから新しいツールの堅牢な使用方法を学ぶのに苦労している。 本研究は,(1)ツール選択中のコントラスト質問を自己回答し,(2)パラメータ生成によって近接候補を識別する自己検証手法を提案する。 我々は、Llama-270Bを用いて、この目標のために合成的で高品質な自己生成データを構築する。 17のunseenツールで構成される toolbenchベンチマークによる4つのタスクに関する広範囲な実験では、候補ツールの区別が微妙なニュアンスである場合であっても、少数のベースラインに対して平均22%の改善が示されている。

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