論文の概要: From Summary to Action: Enhancing Large Language Models for Complex Tasks with Open World APIs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.18157v1
• Date: Wed, 28 Feb 2024 08:42:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-29 15:44:53.851564
• Title: From Summary to Action: Enhancing Large Language Models for Complex Tasks with Open World APIs
• Title（参考訳）: 概要から行動へ:Open World APIで複雑なタスクのための大規模言語モデルを強化する
• Authors: Yulong Liu, Yunlong Yuan, Chunwei Wang, Jianhua Han, Yongqiang Ma, Li Zhang, Nanning Zheng, Hang Xu
• Abstract要約: 大規模な現実世界のAPIを制御するために設計された新しいツール呼び出しパイプラインを導入します。 このパイプラインは人間のタスク解決プロセスを反映し、複雑な実際のユーザクエリに対処する。 ToolBenchベンチマークにおけるSum2Actパイプラインの実証的な評価は、大幅なパフォーマンス向上を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.496139001509114
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The distinction between humans and animals lies in the unique ability of humans to use and create tools. Tools empower humans to overcome physiological limitations, fostering the creation of magnificent civilizations. Similarly, enabling foundational models like Large Language Models (LLMs) with the capacity to learn external tool usage may serve as a pivotal step toward realizing artificial general intelligence. Previous studies in this field have predominantly pursued two distinct approaches to augment the tool invocation capabilities of LLMs. The first approach emphasizes the construction of relevant datasets for model fine-tuning. The second approach, in contrast, aims to fully exploit the inherent reasoning abilities of LLMs through in-context learning strategies. In this work, we introduce a novel tool invocation pipeline designed to control massive real-world APIs. This pipeline mirrors the human task-solving process, addressing complicated real-life user queries. At each step, we guide LLMs to summarize the achieved results and determine the next course of action. We term this pipeline `from Summary to action', Sum2Act for short. Empirical evaluations of our Sum2Act pipeline on the ToolBench benchmark show significant performance improvements, outperforming established methods like ReAct and DFSDT. This highlights Sum2Act's effectiveness in enhancing LLMs for complex real-world tasks.
• Abstract（参考訳）: 人間と動物の区別は、人間のツールの使用と作成の独特な能力にある。 ツールは人間の生理的限界を克服し、壮大な文明の創造を促進する。 同様に、Large Language Models (LLMs)のような基礎的なモデルに外部ツールの使用法を学ぶ能力を持たせることは、人工知能の実現に向けた重要なステップとなるかもしれない。 この分野での先行研究は、LLMのツール実行能力を増強する2つの異なるアプローチを主に追求している。 最初のアプローチでは、モデルの微調整に関連するデータセットの構築を強調している。 対照的に第2のアプローチは、文脈内学習戦略を通じてLLMの本質的推論能力を完全に活用することを目的としている。 本稿では,大規模な実世界のapiを制御するための新しいツール呼び出しパイプラインを提案する。 このパイプラインは人間のタスク解決プロセスを反映し、複雑な実際のユーザクエリに対処する。 各ステップで LLM をガイドして,得られた結果を要約し,次の行動経路を決定する。 このパイプラインを‘from summary to action’、略してsum2actと呼びます。 ToolBenchベンチマークにおけるSum2Actパイプラインの実証的な評価は、ReActやDFSDTといった確立したメソッドよりも優れたパフォーマンス向上を示している。 このことは、Sum2Actが複雑な現実世界のタスクに対してLLMを強化する効果を強調している。

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