論文の概要: Can Tool-augmented Large Language Models be Aware of Incomplete Conditions?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.12307v1
• Date: Tue, 18 Jun 2024 06:28:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-19 20:25:52.444729
• Title: Can Tool-augmented Large Language Models be Aware of Incomplete Conditions?
• Title（参考訳）: ツール強化された大規模言語モデルは不完全な条件に気付くことができるか?
• Authors: Seungbin Yang, ChaeHun Park, Taehee Kim, Jaegul Choo,
• Abstract要約: 本研究では,大規模言語モデルが不完全条件を識別し,いつツールの使用を控えるかを適切に判断できるかどうかを検討する。 特定ツールの利用に必要な追加情報と適切なツールの欠如を識別するために,ほとんどのLCMが課題であることを確認した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.74511128798095
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Recent advancements in integrating large language models (LLMs) with tools have allowed the models to interact with real-world environments. However, these tool-augmented LLMs often encounter incomplete scenarios when users provide partial information or the necessary tools are unavailable. Recognizing and managing such scenarios is crucial for LLMs to ensure their reliability, but this exploration remains understudied. This study examines whether LLMs can identify incomplete conditions and appropriately determine when to refrain from using tools. To this end, we address a dataset by manipulating instances from two datasets by removing necessary tools or essential information for tool invocation. We confirm that most LLMs are challenged to identify the additional information required to utilize specific tools and the absence of appropriate tools. Our research can contribute to advancing reliable LLMs by addressing scenarios that commonly arise during interactions between humans and LLMs.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)とツールの統合の最近の進歩により、モデルが現実世界の環境と対話できるようになった。 しかし、これらのツール拡張 LLM は、ユーザーが部分的な情報を提供する場合や必要なツールが利用できない場合、不完全なシナリオに遭遇することが多い。 このようなシナリオの認識と管理は、LSMにとって信頼性を確保することが重要であるが、この調査はまだ検討されていない。 本研究では,LLMが不完全な条件を識別し,いつツールの使用を控えるかを適切に判断できるかどうかを検討する。 この目的のために、我々は2つのデータセットからインスタンスを操作することでデータセットに対処する。 特定ツールの利用に必要な追加情報と適切なツールの欠如を識別するために,ほとんどのLCMが課題であることを確認した。 我々の研究は、人間とLLMの相互作用において一般的に発生するシナリオに対処することで、信頼性の高いLLMの進化に寄与することができる。

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