論文の概要: Look Before You Leap: Towards Decision-Aware and Generalizable Tool-Usage for Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.16696v2
• Date: Wed, 28 Feb 2024 03:31:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-29 12:01:52.066690
• Title: Look Before You Leap: Towards Decision-Aware and Generalizable Tool-Usage for Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルのための意思決定と一般化可能なツール利用を目指して
• Authors: Anchun Gui, Jian Li, Yong Dai, Nan Du, Han Xiao
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.19932548630398
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Tool-augmented large language models (LLMs) are attracting widespread attention when accessing up-to-date knowledge and alleviating hallucination issues. Nowadays, advanced closed-source LLMs (e.g., ChatGPT) have demonstrated surprising tool-usage capabilities through prompting and in-context learning techniques. To empower the capabilities of open-source LLMs (e.g., LLaMA) in manipulating tools, current efforts focus on either template-driven or token-triggered tool-usage. However, the former hampers LLMs' flexibility to address diverse user's queries due to constrained tool interactions, while the latter limits the generalizability when engaging with new tools, since tool-usage learning is based on task- and tool-specific datasets. To alleviate these concerns, in this paper, we propose a decision-aware and generalizable tool-usage framework (DEER). Specifically, we first construct the tool-usage samples with multiple decision branches via an automatic generation pipeline, thereby inspiring the decision-making awareness of LLMs under diverse scenarios. Meanwhile, we propose a novel tool sampling strategy to enhance the generalizability of LLMs over unseen tools. Extensive experiments demonstrate that our proposed DEER is effective and significantly outperforms baselines across various datasets.
• Abstract（参考訳）: ツールによる大規模言語モデル(llm)は、最新の知識にアクセスし、幻覚の問題を緩和するときに広く注目を集めている。 今日では、高度なクローズドソース LLM (例:ChatGPT) は、プロンプトやコンテキスト内学習技術を通じて、驚くほどのツール使用能力を実証している。 ツール操作におけるオープンソースのLLM(例えばLLaMA)の機能を強化するため、現在の取り組みはテンプレート駆動またはトークントリガーツールの使用に重点を置いている。 しかしながら、制約されたツールインタラクションによる多様なユーザクエリに対処する、以前のLLMの柔軟性は、ツール使用学習がタスクとツール固有のデータセットに基づいているため、新しいツールを使用する際の一般化性を制限している。 本稿では,これらの懸念を軽減するために,DeER(Decior-aware and generalizable tool-usage framework)を提案する。 具体的には,複数の決定枝を持つツール使用サンプルを自動生成パイプラインで構築し,多様なシナリオにおいてllmの意思決定意識を喚起する。 一方,LLMの非表示ツールに対する一般化性を高めるための新しいツールサンプリング手法を提案する。 広範な実験により,提案するシカは有効性を示し,各種データセットのベースラインを著しく上回っている。

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