論文の概要: Planning and Editing What You Retrieve for Enhanced Tool Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.00450v2
- Date: Thu, 4 Apr 2024 05:33:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-05 13:33:07.516135
- Title: Planning and Editing What You Retrieve for Enhanced Tool Learning
- Title（参考訳）: ツール学習の強化を目的とした検索項目の計画と編集
- Authors: Tenghao Huang, Dongwon Jung, Muhao Chen,
- Abstract要約: 本稿では,Planning, Learning, and Understanding for TOols(P&R)とEdit-and-Ground(E&G)のパラダイムを取り入れた新しいPLUTO(Planning, Learning, and Understanding for TOols)アプローチを提案する。
実験の結果、これらのパラダイムはツール検索タスクにおけるリコールとNDCGを大幅に改善し、現在の最先端モデルを大きく上回っていることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.963485987789852
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Recent advancements in integrating external tools with Large Language Models (LLMs) have opened new frontiers, with applications in mathematical reasoning, code generators, and smart assistants. However, existing methods, relying on simple one-time retrieval strategies, fall short on effectively and accurately shortlisting relevant tools. This paper introduces a novel PLUTO (Planning, Learning, and Understanding for TOols) approach, encompassing `Plan-and-Retrieve (P&R)` and `Edit-and-Ground (E&G)` paradigms. The P&R paradigm consists of a neural retrieval module for shortlisting relevant tools and an LLM-based query planner that decomposes complex queries into actionable tasks, enhancing the effectiveness of tool utilization. The E&G paradigm utilizes LLMs to enrich tool descriptions based on user scenarios, bridging the gap between user queries and tool functionalities. Experiment results demonstrate that these paradigms significantly improve the recall and NDCG in tool retrieval tasks, significantly surpassing current state-of-the-art models.
- Abstract（参考訳）: 外部ツールをLLM(Large Language Models)に統合する最近の進歩は、数学的推論、コードジェネレータ、スマートアシスタントなど、新たなフロンティアを開拓している。
しかし、既存の手法は、単純なワンタイム検索戦略に依存しており、関連ツールを効果的かつ正確にショートリスト化するには不十分である。
本稿では,「Plan-and-Retrieve (P&R)」「Edit-and-Ground (E&G)」といったパラダイムを取り入れた,新しいPLUTO(Planning, Learning, and Understanding for TOols)アプローチを提案する。
P&Rパラダイムは、関連するツールをショートリストするニューラル検索モジュールと、複雑なクエリを実行可能なタスクに分解し、ツール利用の有効性を高めるLLMベースのクエリプランナで構成されている。
E&GパラダイムはLLMを利用して、ユーザシナリオに基づいたツール記述を強化し、ユーザクエリとツール機能のギャップを埋める。
実験の結果、これらのパラダイムはツール検索タスクにおけるリコールとNDCGを大幅に改善し、現在の最先端モデルを大きく上回っていることがわかった。
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