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。

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