論文の概要: Learning Evolving Tools for Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.06617v2
• Date: Tue, 15 Oct 2024 01:02:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-01 04:39:35.511959
• Title: Learning Evolving Tools for Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルのための学習ツール
• Authors: Guoxin Chen, Zhong Zhang, Xin Cong, Fangda Guo, Yesai Wu, Yankai Lin, Wenzheng Feng, Yasheng Wang,
• Abstract要約: ツール変数に対する大規模言語モデル(LLM)の適応性と反射性を向上するツールEVOを提案する。 Monte Carlo Tree Searchを活用することで、ToolEVOは動的環境におけるLLMの積極的な探索と相互作用を促進する。 また、ツール変数の影響を評価するために特別に設計されたベンチマークであるToolQA-Dを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.25796648300785
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Tool learning enables large language models (LLMs) to interact with external tools and APIs, greatly expanding the application scope of LLMs. However, due to the dynamic nature of external environments, these tools and APIs may become outdated over time, preventing LLMs from correctly invoking tools. Existing research primarily focuses on static environments and overlooks this issue, limiting the adaptability of LLMs in real-world applications. In this paper, we propose ToolEVO, a novel framework designed to enhance the adaptive and reflective capabilities of LLMs against tool variability. By leveraging Monte Carlo Tree Search, ToolEVO facilitates active exploration and interaction of LLMs within dynamic environments, allowing for autonomous self-reflection and self-updating of tool usage based on environmental feedback. Additionally, we introduce ToolQA-D, a benchmark specifically designed to evaluate the impact of tool variability. Extensive experiments demonstrate the effectiveness and stability of our approach, highlighting the importance of adaptability to tool variability for effective tool learning.
• Abstract（参考訳）: ツール学習により、大きな言語モデル(LLM)が外部のツールやAPIと対話し、LLMのアプリケーションスコープを大幅に拡張できる。 しかし、外部環境の動的な性質のため、これらのツールやAPIは時間が経つにつれて時代遅れになり、LSMが正しくツールを呼び出すのを防ぐことができる。 既存の研究は主に静的環境に焦点を当てており、現実のアプリケーションにおけるLLMの適応性を制限することでこの問題を見落としている。 本稿では,ツール変数に対するLLMの適応性と反射性を向上する新しいフレームワークであるToolEVOを提案する。 Monte Carlo Tree Searchを活用することで、ToolEVOは動的環境内のLLMの積極的な探索と相互作用を促進し、環境フィードバックに基づいた自動自己回帰とツール使用の自己更新を可能にする。 さらに、ツール変数の影響を評価するために特別に設計されたベンチマークであるToolQA-Dを紹介する。 本手法の有効性と安定性を実証し,ツール学習におけるツールの多様性への適応性の重要性を強調した。

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