論文の概要: Learning to Use Tools via Cooperative and Interactive Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.03031v1
• Date: Tue, 5 Mar 2024 15:08:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-06 14:18:02.030048
• Title: Learning to Use Tools via Cooperative and Interactive Agents
• Title（参考訳）: 協調型対話型エージェントによるツール活用の学習
• Authors: Zhengliang Shi, Shen Gao, Xiuyi Chen, Lingyong Yan, Haibo Shi, Dawei Yin, Zhumin Chen, Pengjie Ren, Suzan Verberne, Zhaochun Ren
• Abstract要約: ツール学習は、大きな言語モデル(LLM)をエージェントとして、その能力を拡張するために外部ツールを使用する権限を与える。 既存の手法では、1つのLCMベースのエージェントを使用してツールを反復的に選択し実行し、その結果を次のアクション予測に組み込む。 本研究では,協調型対話型エージェントフレームワークであるConAgentsを提案し,ツール学習のワークフローをグラウンディング,実行,監視エージェントにモジュール化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.662788490607475
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Tool learning empowers large language models (LLMs) as agents to use external tools to extend their capability. Existing methods employ one single LLM-based agent to iteratively select and execute tools, thereafter incorporating the result into the next action prediction. However, they still suffer from potential performance degradation when addressing complex tasks due to: (1) the limitation of the inherent capability of a single LLM to perform diverse actions, and (2) the struggle to adaptively correct mistakes when the task fails. To mitigate these problems, we propose the ConAgents, a Cooperative and interactive Agents framework, which modularizes the workflow of tool learning into Grounding, Execution, and Observing agents. We also introduce an iterative calibration (IterCali) method, enabling the agents to adapt themselves based on the feedback from the tool environment. Experiments conducted on three datasets demonstrate the superiority of our ConAgents (e.g., 6 point improvement over the SOTA baseline). We further provide fine-granularity analysis for the efficiency and consistency of our framework.
• Abstract（参考訳）: ツール学習は、大きな言語モデル(LLM)をエージェントとして、外部ツールを使用して能力を拡張する。 既存の方法は単一のllmベースのエージェントを使用して反復的にツールを選択し実行し、その結果を次のアクション予測に組み込む。 しかし,(1)多様な動作を行うための単一のllmの固有能力の制限,(2)タスクが失敗した場合の誤りを適応的に修正する努力,などにより,複雑なタスクに対処する際の潜在的な性能低下に苦しむ。 これらの問題を緩和するために,ツール学習のワークフローをグラウンディング,実行,監視エージェントにモジュール化した協調対話型エージェントフレームワークであるConAgentsを提案する。 また,反復キャリブレーション(itercali)手法を導入し,ツール環境からのフィードバックに基づいてエージェントが適応できるようにする。 3つのデータセットで実施された実験は、ConAgentsの優位性を示す(例:SOTAベースラインよりも6点改善)。 さらに,フレームワークの効率性と一貫性について,粒度解析を行う。

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