論文の概要: Enhancing Tool Retrieval with Iterative Feedback from Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.17465v2
• Date: Sun, 29 Sep 2024 15:26:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-01 22:01:35.392714
• Title: Enhancing Tool Retrieval with Iterative Feedback from Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルからの反復的フィードバックによるツール検索の強化
• Authors: Qiancheng Xu, Yongqi Li, Heming Xia, Wenjie Li,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、コンテキスト内学習や微調整を通じて、ある程度のツールを効果的に扱うことができる。 現実のシナリオでは、ツールの数は一般的に広範囲で不規則に更新され、専用のツール検索コンポーネントの必要性を強調している。 本稿では,大規模言語モデルからの反復的なフィードバックでツール検索を強化することを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.588592185027455
• License:
• Abstract: Tool learning aims to enhance and expand large language models' (LLMs) capabilities with external tools, which has gained significant attention recently. Current methods have shown that LLMs can effectively handle a certain amount of tools through in-context learning or fine-tuning. However, in real-world scenarios, the number of tools is typically extensive and irregularly updated, emphasizing the necessity for a dedicated tool retrieval component. Tool retrieval is nontrivial due to the following challenges: 1) complex user instructions and tool descriptions; 2) misalignment between tool retrieval and tool usage models. To address the above issues, we propose to enhance tool retrieval with iterative feedback from the large language model. Specifically, we prompt the tool usage model, i.e., the LLM, to provide feedback for the tool retriever model in multi-round, which could progressively improve the tool retriever's understanding of instructions and tools and reduce the gap between the two standalone components. We build a unified and comprehensive benchmark to evaluate tool retrieval models. The extensive experiments indicate that our proposed approach achieves advanced performance in both in-domain evaluation and out-of-domain evaluation.
• Abstract（参考訳）: ツール学習は、大規模な言語モデル(LLM)機能を外部ツールで拡張し、拡張することを目的としている。 現在の手法では、LLMはコンテキスト内学習や微調整によって、ある程度のツールを効果的に扱えることが示されている。 しかし、現実のシナリオでは、ツールの数は広く不規則に更新され、専用のツール検索コンポーネントの必要性を強調している。 ツール検索は、以下の課題のために簡単ではない。 1) 複雑なユーザ指示及びツール記述 2)ツール検索とツール利用モデルとの相違。 上記の課題に対処するため,大規模言語モデルからの反復的なフィードバックでツール検索を強化することを提案する。 具体的には,ツールレトリバーモデルに対するフィードバックを複数ラウンドで提供し,ツールレトリバーの指示やツールに対する理解を段階的に改善し,2つのスタンドアロンコンポーネント間のギャップを減らし,ツール利用モデル,すなわちLDMに促す。 ツール検索モデルを評価するために,統一的で包括的なベンチマークを構築した。 提案手法は,ドメイン内評価とドメイン外評価の両方において,高度な性能を実現することを示す。

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