論文の概要: Tool Learning with Large Language Models: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.17935v3
• Date: Mon, 04 Nov 2024 15:07:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:44:54.016657
• Title: Tool Learning with Large Language Models: A Survey
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルによるツール学習: 調査
• Authors: Changle Qu, Sunhao Dai, Xiaochi Wei, Hengyi Cai, Shuaiqiang Wang, Dawei Yin, Jun Xu, Ji-Rong Wen,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)を用いたツール学習は,高度に複雑な問題に対処するLLMの能力を強化するための,有望なパラダイムとして登場した。 この分野での注目と急速な進歩にもかかわらず、現存する文献は断片化され、体系的な組織が欠如している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.733557487886635
• License:
• Abstract: Recently, tool learning with large language models (LLMs) has emerged as a promising paradigm for augmenting the capabilities of LLMs to tackle highly complex problems. Despite growing attention and rapid advancements in this field, the existing literature remains fragmented and lacks systematic organization, posing barriers to entry for newcomers. This gap motivates us to conduct a comprehensive survey of existing works on tool learning with LLMs. In this survey, we focus on reviewing existing literature from the two primary aspects (1) why tool learning is beneficial and (2) how tool learning is implemented, enabling a comprehensive understanding of tool learning with LLMs. We first explore the "why" by reviewing both the benefits of tool integration and the inherent benefits of the tool learning paradigm from six specific aspects. In terms of "how", we systematically review the literature according to a taxonomy of four key stages in the tool learning workflow: task planning, tool selection, tool calling, and response generation. Additionally, we provide a detailed summary of existing benchmarks and evaluation methods, categorizing them according to their relevance to different stages. Finally, we discuss current challenges and outline potential future directions, aiming to inspire both researchers and industrial developers to further explore this emerging and promising area. We also maintain a GitHub repository to continually keep track of the relevant papers and resources in this rising area at https://github.com/quchangle1/LLM-Tool-Survey.
• Abstract（参考訳）: 近年,大規模言語モデル (LLM) を用いたツール学習が,高度に複雑な問題に対処するLLMの能力向上のための有望なパラダイムとして出現している。 この分野での注目と急速な進歩にもかかわらず、既存の文献は断片化され、体系的な組織が欠如しており、新参者にとって障壁となっている。 このギャップは、LLMによるツール学習に関する既存の研究を包括的に調査する動機となります。 本研究では,ツール学習が有益である理由と,ツール学習の実施方法に焦点をあて,LLMによるツール学習の包括的理解を可能にした。 まず、ツール統合の利点と、ツール学習パラダイムの固有の利点の両方を6つの特定の側面から見直すことで、"なぜ"理由を探求します。 方法については,タスク計画,ツール選択,ツール呼び出し,応答生成という,ツール学習ワークフローにおける4つの重要な段階の分類に従って,文献を体系的にレビューする。 さらに,既存のベンチマークと評価手法の詳細な概要を示し,その関連性に応じて分類する。 最後に、現在の課題について議論し、将来的な方向性を概説し、研究者と工業開発者の両方に、この新興で有望な領域をさらに探求させることを目指している。 私たちはまた、この上昇する領域の関連論文やリソースを、https://github.com/quchangle1/LLM-Tool-Surveyで継続的に追跡するGitHubリポジトリも維持しています。

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