論文の概要: StepTool: A Step-grained Reinforcement Learning Framework for Tool Learning in LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.07745v1
• Date: Thu, 10 Oct 2024 09:23:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-31 15:15:56.727445
• Title: StepTool: A Step-grained Reinforcement Learning Framework for Tool Learning in LLMs
• Title（参考訳）: StepTool: LLMにおけるツール学習のためのステップグレード強化学習フレームワーク
• Authors: Yuanqing Yu, Zhefan Wang, Weizhi Ma, Zhicheng Guo, Jingtao Zhan, Shuai Wang, Chuhan Wu, Zhiqiang Guo, Min Zhang,
• Abstract要約: 我々は,大規模言語モデルにおけるツール学習を改善するための,段階的な強化学習フレームワークであるStepToolを紹介する。 StepToolは、既存のメソッドを多段階のツールベースのタスクで大幅に上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.906714156993694
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Despite having powerful reasoning and inference capabilities, Large Language Models (LLMs) still need external tools to acquire real-time information retrieval or domain-specific expertise to solve complex tasks, which is referred to as tool learning. Existing tool learning methods primarily rely on tuning with expert trajectories, focusing on token-sequence learning from a linguistic perspective. However, there are several challenges: 1) imitating static trajectories limits their ability to generalize to new tasks. 2) even expert trajectories can be suboptimal, and better solution paths may exist. In this work, we introduce StepTool, a novel step-grained reinforcement learning framework to improve tool learning in LLMs. It consists of two components: Step-grained Reward Shaping, which assigns rewards at each tool interaction based on tool invocation success and its contribution to the task, and Step-grained Optimization, which uses policy gradient methods to optimize the model in a multi-step manner. Experimental results demonstrate that StepTool significantly outperforms existing methods in multi-step, tool-based tasks, providing a robust solution for complex task environments. Codes are available at https://github.com/yuyq18/StepTool.
• Abstract（参考訳）: 強力な推論機能と推論機能を備えているにもかかわらず、Large Language Models (LLM)は、ツール学習と呼ばれる複雑なタスクを解決するために、リアルタイム情報検索やドメイン固有の専門知識を取得するために、外部ツールが必要である。 既存のツール学習手法は主に専門家の軌跡のチューニングに頼っており、言語学的観点からトークンシーケンス学習に重点を置いている。 しかし、いくつかの課題がある。 1) 静的軌道の模倣は,新しいタスクに一般化する能力を制限する。 2) 専門家の軌跡でさえ最適以下であり, より良い解経路が存在する可能性がある。 本稿では,LSMにおけるツール学習を改善するための,段階的な強化学習フレームワークであるStepToolを紹介する。 ツールの実行の成功とタスクへのコントリビューションに基づいて、各ツールのインタラクションに報酬を割り当てるStep-grained Reward Shapingと、モデルを多段階的に最適化するためにポリシー勾配メソッドを使用するStep-grained Optimizationの2つのコンポーネントで構成されている。 実験の結果,StepToolはマルチステップのツールベースのタスクにおいて既存のメソッドを著しく上回り,複雑なタスク環境に対して堅牢なソリューションを提供することがわかった。 コードはhttps://github.com/yuyq18/StepTool.comで入手できる。

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