論文の概要: Tool-Planner: Task Planning with Clusters across Multiple Tools

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.03807v2
• Date: Wed, 02 Oct 2024 16:00:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-03 15:18:06.086621
• Title: Tool-Planner: Task Planning with Clusters across Multiple Tools
• Title（参考訳）: Tool-Planner: 複数のツールにまたがるクラスタによるタスクプランニング
• Authors: Yanming Liu, Xinyue Peng, Jiannan Cao, Shi Bo, Yuwei Zhang, Xuhong Zhang, Sheng Cheng, Xun Wang, Jianwei Yin, Tianyu Du,
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.278169900986434
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) have demonstrated exceptional reasoning capabilities, enabling them to solve various complex problems. Recently, this ability has been applied to the paradigm of tool learning. Tool learning involves providing examples of tool usage and their corresponding functions, allowing LLMs to formulate plans and demonstrate the process of invoking and executing each tool. LLMs can address tasks that they cannot complete independently, thereby enhancing their potential across different tasks. However, this approach faces two key challenges. First, redundant error correction leads to unstable planning and long execution time. Additionally, designing a correct plan among multiple tools is also a challenge in tool learning. To address these issues, we propose Tool-Planner, a task-processing framework based on toolkits. Tool-Planner groups tools based on the API functions with the same function into a toolkit and allows LLMs to implement planning across the various toolkits. When a tool error occurs, the language model can reselect and adjust tools based on the toolkit. Experiments show that our approach demonstrates a high pass and win rate across different datasets and optimizes the planning scheme for tool learning in models such as GPT-4 and Claude 3, showcasing the potential of our method. Our code is public at \url{https://github.com/OceannTwT/Tool-Planner}
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は例外的な推論能力を示し、様々な複雑な問題を解くことができる。 近年,ツール学習のパラダイムに応用されている。 ツール学習には、ツールの使用例とその機能の提供が含まれており、LCMはプランを定式化し、各ツールの呼び出しと実行のプロセスを実証することができる。 LLMは独立して完了できないタスクに対処でき、それによって様々なタスクにまたがってその可能性を高めることができる。 しかし、このアプローチは2つの大きな課題に直面します。 まず、冗長なエラー訂正は不安定な計画と長い実行時間につながる。 さらに、複数のツール間で正しいプランを設計することは、ツール学習の課題でもある。 これらの問題に対処するため,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。 ツールエラーが発生した場合、言語モデルはツールキットに基づいてツールを再選択し、調整することができる。 実験により,GPT-4 や Claude 3 などのモデルを用いたツール学習の計画手法を最適化し,提案手法の有効性を示す。 我々のコードは \url{https://github.com/OceannTwT/Tool-Planner} で公開されている。

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