論文の概要: Chain of Tools: Large Language Model is an Automatic Multi-tool Learner

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.16533v1
• Date: Sun, 26 May 2024 11:40:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-28 20:39:12.303998
• Title: Chain of Tools: Large Language Model is an Automatic Multi-tool Learner
• Title（参考訳）: ツールのチェーン: 大規模言語モデルは自動マルチツール学習者である
• Authors: Zhengliang Shi, Shen Gao, Xiuyi Chen, Yue Feng, Lingyong Yan, Haibo Shi, Dawei Yin, Zhumin Chen, Suzan Verberne, Zhaochun Ren,
• Abstract要約: Automatic Tool Chain(ATC)は、大規模言語モデル(LLM)がマルチツールユーザとして機能することを可能にするフレームワークである。 次に,ツールの範囲を拡大するために,ブラックボックス探索法を提案する。 包括的な評価のために、ToolFlowという挑戦的なベンチマークを構築しました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.992464510992605
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Augmenting large language models (LLMs) with external tools has emerged as a promising approach to extend their utility, empowering them to solve practical tasks. Existing work typically empowers LLMs as tool users with a manually designed workflow, where the LLM plans a series of tools in a step-by-step manner, and sequentially executes each tool to obtain intermediate results until deriving the final answer. However, they suffer from two challenges in realistic scenarios: (1) The handcrafted control flow is often ad-hoc and constraints the LLM to local planning; (2) The LLM is instructed to use only manually demonstrated tools or well-trained Python functions, which limits its generalization to new tools. In this work, we first propose Automatic Tool Chain (ATC), a framework that enables the LLM to act as a multi-tool user, which directly utilizes a chain of tools through programming. To scale up the scope of the tools, we next propose a black-box probing method. This further empowers the LLM as a tool learner that can actively discover and document tool usages, teaching themselves to properly master new tools. For a comprehensive evaluation, we build a challenging benchmark named ToolFlow, which diverges from previous benchmarks by its long-term planning scenarios and complex toolset. Experiments on both existing datasets and ToolFlow illustrate the superiority of our framework. Analysis on different settings also validates the effectiveness and the utility of our black-box probing algorithm.
• Abstract（参考訳）: 大規模な言語モデル(LLM)を外部ツールで拡張することは、実用性を拡張し、実用的なタスクを解くための有望なアプローチとして現れました。 LLMはステップバイステップで一連のツールを計画し、各ツールを逐次実行して最終回答を得るまで中間結果を得る。 1) 手作りの制御フローは、しばしばアドホックで、LLMをローカルプランニングに制約する; 2) LLMは、手動でデモされたツールや、十分に訓練されたPython関数のみを使用するように指示され、新しいツールへの一般化が制限される。 本研究ではまず,LLMをマルチツールユーザとして機能させるためのフレームワークであるAutomatic Tool Chain(ATC)を提案する。 次に,ツールの範囲を拡大するために,ブラックボックス探索法を提案する。 これにより、LLMはツールの使い方を積極的に発見し、文書化し、新しいツールを適切にマスターするように自らを教えるツール学習者として、さらに強化される。 包括的な評価のために、私たちはToolFlowという、長期計画シナリオと複雑なツールセットによって、以前のベンチマークから切り離された、挑戦的なベンチマークを構築しました。 既存のデータセットとToolFlowの両方の実験は、私たちのフレームワークの優位性を示しています。 異なる設定の分析は、我々のブラックボックス探索アルゴリズムの有効性と有用性も検証する。

関連論文リスト

• Tool-Planner: Task Planning with Clusters across Multiple Tools [29.278169900986434]
  ツールキットに基づくタスク処理フレームワークであるTool-Plannerを提案する。 Tool-Plannerは、同じ関数を持つAPI関数に基づいたツールをツールキットにグループ化し、LLMがさまざまなツールキットで計画を実装することを可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-06T07:30:14Z)
• Towards Completeness-Oriented Tool Retrieval for Large Language Models [60.733557487886635]
  現実世界のシステムは多種多様なツールを組み込んでおり、全てのツールを大規模言語モデルに入力することは不可能である。 既存のツール検索手法は主にユーザクエリとツール記述間のセマンティックマッチングに焦点を当てている。 我々は,ユーザクエリとツール記述のセマンティックな類似性だけでなく,ツールの協調的情報も考慮した,新しいモデル診断型協調学習型ツール検索手法であるCOLTを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-25T06:41:23Z)
• LLMs in the Imaginarium: Tool Learning through Simulated Trial and Error [54.954211216847135]
  既存の大規模言語モデル(LLM)は30%から60%の範囲でしか正当性に至らない。 試行錯誤(STE)を模擬したツール拡張LDMの生物学的なインスピレーション法を提案する。 STEは、試行錯誤、想像力、記憶という、生物学的システムにおけるツール使用行動の成功のための3つの重要なメカニズムを編成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-07T18:50:51Z)
• ToolNet: Connecting Large Language Models with Massive Tools via Tool Graph [43.95759808077083]
  既存のテキスト内学習アプローチは、ツールを単純なテキスト記述のリストにフォーマットし、大きな言語モデルに入力する。 本稿では,トークン消費を適度に増加させ,ツールの数を数千にスケールアップするプラグイン・アンド・プレイ・フレームワークであるToolNetを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-29T02:04:00Z)
• Look Before You Leap: Towards Decision-Aware and Generalizable Tool-Usage for Large Language Models [26.28459880766842]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-26T16:11:03Z)
• EASYTOOL: Enhancing LLM-based Agents with Concise Tool Instruction [56.02100384015907]
  EasyToolは、多種多様で長いツールドキュメントを統一的で簡潔なツール命令に変換するフレームワークである。 トークン使用量を大幅に削減し、現実のシナリオにおけるツール利用のパフォーマンスを向上させることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-11T15:45:11Z)
• MetaTool Benchmark for Large Language Models: Deciding Whether to Use Tools and Which to Use [82.24774504584066]
  大規模言語モデル(LLM)は、その印象的な自然言語処理(NLP)能力のために大きな注目を集めている。 このベンチマークは、LLMがツールの使用意識を持ち、ツールを正しく選択できるかどうかを評価するためのものだ。 8つの人気のあるLCMを巻き込んだ実験を行い、その大半は依然として効果的にツールを選択するのに苦労していることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-04T19:39:26Z)
• Confucius: Iterative Tool Learning from Introspection Feedback by Easy-to-Difficult Curriculum [42.36892453363961]
  本研究では,大規模言語モデル(LLM)を学習し,現実のシナリオで複雑なツールを使用するための新しいツール学習フレームワークを提案する。 まず,多段階の学習手法を提案する。 次に、イントロスペクティブフィードバックからの反復自己インストラクションを提案し、データセットを動的に構築し、複雑なツールを使用する能力を改善する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-27T07:53:00Z)
• Large Language Models as Tool Makers [85.00361145117293]
  我々はLLM A s Tool Makers (LATM) と呼ばれるクローズドループフレームワークを導入する。 ツール作成: 1 つのツール作成: LLM がタスクセットのためのツールを作成するツールメーカとして機能する 2 つのツール使用: 別の LLM がツールユーザとして機能し、ツールメーカが問題解決のために構築したツールを適用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-26T17:50:11Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。