論文の概要: What Are Tools Anyway? A Survey from the Language Model Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.15452v1
• Date: Mon, 18 Mar 2024 17:20:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-01 02:44:33.708090
• Title: What Are Tools Anyway? A Survey from the Language Model Perspective
• Title（参考訳）: ツールとは何か?言語モデルから見た調査
• Authors: Zhiruo Wang, Zhoujun Cheng, Hao Zhu, Daniel Fried, Graham Neubig,
• Abstract要約: 言語モデル(LM)は強力だが、主にテキスト生成タスクに向いている。 LMが使用する外部プログラムとしてツールを統一的に定義する。 各種ツールの効率を実証的に検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 67.18843218893416
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Language models (LMs) are powerful yet mostly for text generation tasks. Tools have substantially enhanced their performance for tasks that require complex skills. However, many works adopt the term "tool" in different ways, raising the question: What is a tool anyway? Subsequently, where and how do tools help LMs? In this survey, we provide a unified definition of tools as external programs used by LMs, and perform a systematic review of LM tooling scenarios and approaches. Grounded on this review, we empirically study the efficiency of various tooling methods by measuring their required compute and performance gains on various benchmarks, and highlight some challenges and potential future research in the field.
• Abstract（参考訳）: 言語モデル(LM)は強力だが、主にテキスト生成タスクに向いている。 複雑なスキルを必要とするタスクのパフォーマンスを大幅に向上させた。 しかしながら,多くの著作では,“ツール”という用語をさまざまな方法で採用している。 その後、ツールはどのようにしてLMを助けるのか? 本稿では,LMが使用する外部プログラムとしてツールを統一的に定義し,LMツールのシナリオとアプローチを体系的にレビューする。 本レビューに基づいて,様々なベンチマークで必要な計算および性能向上を計測し,様々なツール手法の有効性を実証的に検討し,今後の課題と課題を明らかにする。

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