Fugu-MT 論文翻訳(概要): From Exploration to Mastery: Enabling LLMs to Master Tools via Self-Driven Interactions

論文の概要: From Exploration to Mastery: Enabling LLMs to Master Tools via Self-Driven Interactions

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.08197v1
Date: Thu, 10 Oct 2024 17:58:44 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-10-31 04:46:03.688880
Title: From Exploration to Mastery: Enabling LLMs to Master Tools via Self-Driven Interactions
Title（参考訳）: 探索から熟達へ - 自己駆動インタラクションによるLLMの実践からマスタツールへ
Authors: Changle Qu, Sunhao Dai, Xiaochi Wei, Hengyi Cai, Shuaiqiang Wang, Dawei Yin, Jun Xu, Ji-Rong Wen,
Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデルと外部ツールとの包括的ギャップを埋めることに焦点を当てる。ツール文書の動的精錬を目的とした新しいフレームワーク DRAFT を提案する。複数のデータセットに対する大規模な実験は、DRAFTの反復的なフィードバックベースの改善がドキュメントの品質を大幅に改善することを示している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 60.733557487886635
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Tool learning enables Large Language Models (LLMs) to interact with external environments by invoking tools, serving as an effective strategy to mitigate the limitations inherent in their pre-training data. In this process, tool documentation plays a crucial role by providing usage instructions for LLMs, thereby facilitating effective tool utilization. This paper concentrates on the critical challenge of bridging the comprehension gap between LLMs and external tools due to the inadequacies and inaccuracies inherent in existing human-centric tool documentation. We propose a novel framework, DRAFT, aimed at Dynamically Refining tool documentation through the Analysis of Feedback and Trails emanating from LLMs' interactions with external tools. This methodology pivots on an innovative trial-and-error approach, consisting of three distinct learning phases: experience gathering, learning from experience, and documentation rewriting, to iteratively enhance the tool documentation. This process is further optimized by implementing a diversity-promoting exploration strategy to ensure explorative diversity and a tool-adaptive termination mechanism to prevent overfitting while enhancing efficiency. Extensive experiments on multiple datasets demonstrate that DRAFT's iterative, feedback-based refinement significantly ameliorates documentation quality, fostering a deeper comprehension and more effective utilization of tools by LLMs. Notably, our analysis reveals that the tool documentation refined via our approach demonstrates robust cross-model generalization capabilities.
Abstract（参考訳）: ツール学習により、LLM(Large Language Models)は、ツールを起動することで、外部環境との対話を可能にし、事前トレーニングデータに固有の制限を緩和するための効果的な戦略となる。このプロセスでは、ツールドキュメンテーションがLLMの使用指示を提供することで重要な役割を担い、効果的なツール利用を容易にする。本稿では,従来の人間中心のツール文書に内在する不正確さや不正確さから,LCMと外部ツールの包括的ギャップを埋めることの難しさに焦点をあてる。本稿では, LLMと外部ツールとのインタラクションから発生するフィードバックとトレイルの分析を通じて, 動的修正ツールの文書化を目的とした新しいフレームワークであるDRAFTを提案する。この方法論は,3つの異なる学習フェーズ – 経験収集,経験からの学習,ドキュメントの書き直し – で構成される,革新的な試行錯誤アプローチを中心として,ツールドキュメントを反復的に強化するものだ。このプロセスは、爆発的な多様性を確保するための多様性促進探索戦略と、効率を高めながら過度な適合を防止するためのツール適応終了機構を実装することで、さらに最適化されている。複数のデータセットに関する大規模な実験は、DRAFTの反復的なフィードバックベースの改善がドキュメントの品質を大幅に改善し、LLMによるツールのより深い理解とより効果的な利用を促進することを実証している。特に,本手法を用いて改良したツールドキュメンテーションは,堅牢なクロスモデル一般化機能を示す。

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