Fugu-MT 論文翻訳(概要): LLM With Tools: A Survey

論文の概要: LLM With Tools: A Survey

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.18807v1
Date: Tue, 24 Sep 2024 14:08:11 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-10-01 09:08:34.838573
Title: LLM With Tools: A Survey
Title（参考訳）: LLM with Tools: 調査
Authors: Zhuocheng Shen,
Abstract要約: 本稿では,LCMに外部ツールの使用を教える領域における方法論,問題点,展開について述べる。ユーザ命令を実行可能なプランにマッピングする一連の関数によってガイドされるツール統合のための標準化パラダイムを導入する。調査の結果,ツール起動タイミング,選択精度,堅牢な推論プロセスの必要性など,さまざまな課題が明らかになった。
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: The integration of tools in augmenting large language models presents a novel approach toward enhancing the efficiency and accuracy of these models in handling specific, complex tasks. This paper delves into the methodology,challenges, and developments in the realm of teaching LLMs to use external tools, thereby pushing the boundaries of their capabilities beyond pre-existing knowledge bases. We introduce a standardized paradigm for tool integration guided by a series of functions that map user instructions to actionable plans and their execution, emphasizing the significance of understanding user intent, tool selection, and dynamic plan adjustment. Our exploration reveals the various challenges encountered, such as tool invocation timing, selection accuracy, and the need for robust reasoning processes. In addressing these challenges, we investigate techniques within the context of fine-tuning and incontext learning paradigms, highlighting innovative approaches to ensure diversity, augment datasets, and improve generalization.Furthermore, we investigate a perspective on enabling LLMs to not only utilize but also autonomously create tools, which may redefine their role from mere tool users to tool creators. Finally,we reproduced Chameleon's results on ScienceQA and analyzed the code structure.
Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルの強化におけるツールの統合は、特定の複雑なタスクを扱う上で、これらのモデルの効率性と精度を高めるための新しいアプローチを示す。本稿は, LLM に外部ツールの使用を指導する領域において, 方法論, 問題点, 発展を掘り下げ, 既存の知識基盤を超えてその能力の境界を推し進めるものである。本稿では,ユーザインストラクションを実行可能な計画と実行にマッピングする一連の機能によってガイドされるツール統合のための標準化パラダイムを紹介し,ユーザ意図の理解,ツールの選択,動的計画調整の重要性を強調した。調査の結果,ツール起動タイミング,選択精度,堅牢な推論プロセスの必要性など,さまざまな課題が明らかになった。これらの課題に対処するために、我々は、微調整と非コンテキスト学習のパラダイムの文脈におけるテクニックを調査し、多様性の確保、データセットの強化、一般化の改善のための革新的なアプローチを強調し、さらに、LSMがツールを活用できるだけでなく、自律的に作成できるという視点を考察し、ツールユーザからツールクリエーターまでの役割を再定義する。最後に、Chameleon氏のScienceQAの結果を再現し、コード構造を分析した。

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