論文の概要: Self-Training Large Language Models for Tool-Use Without Demonstrations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.05867v1
• Date: Sun, 09 Feb 2025 12:06:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-11 14:32:55.950064
• Title: Self-Training Large Language Models for Tool-Use Without Demonstrations
• Title（参考訳）: デモのないツール利用のための自己学習型大規模言語モデル
• Authors: Ne Luo, Aryo Pradipta Gema, Xuanli He, Emile van Krieken, Pietro Lesci, Pasquale Minervini,
• Abstract要約: 大規模言語モデル (LLMs) は、実際の不正確さや計算ミスに悩まされがちである。 最近の研究は、これらの欠点を緩和するツールを備えたLCMを強化しているが、しばしば金の工具使用デモを必要とする。 本稿では,LLMが実演なしでツールの活用を学べるかどうかを検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.17750971071501
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) remain prone to factual inaccuracies and computational errors, including hallucinations and mistakes in mathematical reasoning. Recent work augmented LLMs with tools to mitigate these shortcomings, but often requires curated gold tool-use demonstrations. In this paper, we investigate whether LLMs can learn to use tools without demonstrations. First, we analyse zero-shot prompting strategies to guide LLMs in tool utilisation. Second, we propose a self-training method to synthesise tool-use traces using the LLM itself. We compare supervised fine-tuning and preference fine-tuning techniques for fine-tuning the model on datasets constructed using existing Question Answering (QA) datasets, i.e., TriviaQA and GSM8K. Experiments show that tool-use enhances performance on a long-tail knowledge task: 3.7% on PopQA, which is used solely for evaluation, but leads to mixed results on other datasets, i.e., TriviaQA, GSM8K, and NQ-Open. Our findings highlight the potential and challenges of integrating external tools into LLMs without demonstrations.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLMs)は、数学的推論における幻覚や誤りを含む、事実的不正確さや計算上の誤りの傾向にある。 最近の研究は、これらの欠点を緩和するツールを備えたLCMを強化しているが、しばしば金の工具使用デモを必要とする。 本稿では,LLMが実演なしでツールの活用を学べるかどうかを検討する。 まず、ツール利用におけるLCMの誘導のためのゼロショットプロンプト戦略を分析します。 第2に,LLM自体を用いたツール利用トレースの自己学習手法を提案する。 本稿では,既存のQAデータセット,すなわちTriviaQAとGSM8Kを用いて構築されたデータセットに対して,教師付き微調整および選好微調整手法を比較した。 PopQAは評価にのみ使用されるが、TriviaQA、GSM8K、NQ-Openといった他のデータセットの混合結果をもたらす。 本研究は,実演なしで外部ツールをLCMに統合する可能性と課題を明らかにするものである。

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