Fugu-MT 論文翻訳(概要): Adaptive Selection for Homogeneous Tools: An Instantiation in the RAG Scenario

論文の概要: Adaptive Selection for Homogeneous Tools: An Instantiation in the RAG Scenario

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.12429v1
Date: Tue, 18 Jun 2024 09:24:09 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-19 19:37:08.052000
Title: Adaptive Selection for Homogeneous Tools: An Instantiation in the RAG Scenario
Title（参考訳）: 均質ツールの適応的選択--RAGシナリオの検証
Authors: Feiteng Mu, Yong Jiang, Liwen Zhang, Chu Liu, Wenjie Li, Pengjun Xie, Fei Huang,
Abstract要約: ツール学習に関する現在の研究は、主に様々な選択肢から最も効果的なツールを選択することに焦点を当てており、しばしば費用対効果を見落としている。本稿では,タスクの達成に必要な性能と関連するコストの両方を予測し,同種ツールの選択に対処する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 62.615210194004106
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Current research on tool learning primarily focuses on selecting the most effective tool from a wide array of options, often overlooking cost-effectiveness, a crucial factor in human problem-solving. In this paper, we address the selection of homogeneous tools by predicting both their performance and the associated cost required to accomplish a given task. We then assign queries to the optimal tools in a cost-effective manner. Our experimental results demonstrate that our method achieves higher performance at a lower cost compared to strong baseline approaches.
Abstract（参考訳）: ツール学習に関する現在の研究は、主に様々な選択肢から最も効果的なツールを選択することに焦点を当てている。本稿では,タスクの達成に必要な性能と関連するコストの両方を予測し,同種ツールの選択に対処する。次に、最適なツールに費用対効果でクエリを割り当てます。実験結果から,本手法は強力なベースライン手法に比べて低コストで高い性能を実現することが示された。

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