論文の概要: ToolCoder: A Systematic Code-Empowered Tool Learning Framework for Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.11404v1
• Date: Mon, 17 Feb 2025 03:42:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:12:39.368658
• Title: ToolCoder: A Systematic Code-Empowered Tool Learning Framework for Large Language Models
• Title（参考訳）: ToolCoder: 大規模言語モデルのための体系的なコード駆動型ツール学習フレームワーク
• Authors: Hanxing Ding, Shuchang Tao, Liang Pang, Zihao Wei, Jinyang Gao, Bolin Ding, Huawei Shen, Xueqi Chen,
• Abstract要約: ツール学習は、大規模な言語モデル(LLM)にとって、外部ツールとのインタラクションを通じて、複雑な現実世界のタスクを解決する重要な機能として登場した。 本稿では,ツール学習をコード生成タスクとして再編成する新しいフレームワークであるToolCoderを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.04652315815501
• License:
• Abstract: Tool learning has emerged as a crucial capability for large language models (LLMs) to solve complex real-world tasks through interaction with external tools. Existing approaches face significant challenges, including reliance on hand-crafted prompts, difficulty in multi-step planning, and lack of precise error diagnosis and reflection mechanisms. We propose ToolCoder, a novel framework that reformulates tool learning as a code generation task. Inspired by software engineering principles, ToolCoder transforms natural language queries into structured Python function scaffold and systematically breaks down tasks with descriptive comments, enabling LLMs to leverage coding paradigms for complex reasoning and planning. It then generates and executes function implementations to obtain final responses. Additionally, ToolCoder stores successfully executed functions in a repository to promote code reuse, while leveraging error traceback mechanisms for systematic debugging, optimizing both execution efficiency and robustness. Experiments demonstrate that ToolCoder achieves superior performance in task completion accuracy and execution reliability compared to existing approaches, establishing the effectiveness of code-centric approaches in tool learning.
• Abstract（参考訳）: ツール学習は、大規模な言語モデル(LLM)にとって、外部ツールとのインタラクションを通じて、複雑な現実世界のタスクを解決する重要な機能として登場した。 既存のアプローチは、手作りのプロンプトへの依存、多段階計画の難しさ、正確なエラー診断とリフレクション機構の欠如など、重大な課題に直面している。 本稿では,ツール学習をコード生成タスクとして再編成する新しいフレームワークであるToolCoderを提案する。 ソフトウェアエンジニアリングの原則に触発されたToolCoderは、自然言語クエリを構造化されたPython関数の足場に変換し、記述的なコメントでタスクを体系的に分解する。 その後、最終応答を得るために関数の実装を生成し実行します。 さらに、ToolCoderは、コードの再利用を促進するために、うまく実行された関数をリポジトリに格納する。 実験により、ToolCoderは既存の手法と比較してタスク完了の正確さと実行の信頼性に優れており、ツール学習におけるコード中心のアプローチの有効性を確立している。

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