論文の概要: Achieving Tool Calling Functionality in LLMs Using Only Prompt Engineering Without Fine-Tuning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.04997v1
• Date: Sat, 6 Jul 2024 08:29:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-09 21:28:00.776144
• Title: Achieving Tool Calling Functionality in LLMs Using Only Prompt Engineering Without Fine-Tuning
• Title（参考訳）: 微調整を伴わないプロンプト工学によるLDMの機能評価ツールの開発
• Authors: Shengtao He,
• Abstract要約: 現在、ローカルにデプロイされたオープンソースの大規模言語モデル(LLM)と、いくつかの商用モデルインターフェースは、安定したツール呼び出し機能をサポートしていない。 本稿では, プロンプトエンジニアリングといくつかの巧妙なコード設計のみを用いて, LLMが安定したツール呼び出し機能を実現する方法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Currently, the vast majority of locally deployed open-source large language models (LLMs) and some commercial model interfaces do not support stable tool calling functionality. The existing solution involves fine-tuning LLMs, which results in significant time and computational resource consumption. This paper proposes a method that enables LLMs to achieve stable tool calling capabilities using only prompt engineering and some ingenious code design. We conducted experiments on multiple LLMs that lack tool calling capabilities across various tool calling tasks, achieving a success rate of 100%.
• Abstract（参考訳）: 現在、ローカルにデプロイされたオープンソースの大規模言語モデル(LLM)と、いくつかの商用モデルインターフェースは、安定したツール呼び出し機能をサポートしていない。 既存のソリューションには微調整のLSMが含まれており、結果としてかなりの時間と計算資源が消費される。 本稿では, プロンプトエンジニアリングといくつかの巧妙なコード設計のみを用いて, LLMが安定したツール呼び出し機能を実現する方法を提案する。 ツールコール機能に欠ける複数のLDM実験を行い、100%の成功率を実現した。

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