論文の概要: Retrieval Models Aren't Tool-Savvy: Benchmarking Tool Retrieval for Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.01763v1
• Date: Mon, 03 Mar 2025 17:37:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-05 19:25:48.205020
• Title: Retrieval Models Aren't Tool-Savvy: Benchmarking Tool Retrieval for Large Language Models
• Title（参考訳）: Retrieval Modelsはツールに精通していない:大規模言語モデルのためのベンチマークツールRetrieval
• Authors: Zhengliang Shi, Yuhan Wang, Lingyong Yan, Pengjie Ren, Shuaiqiang Wang, Dawei Yin, Zhaochun Ren,
• Abstract要約: ツール学習は、多種多様なツールで大きな言語モデルを強化し、実践的なタスクを解決するエージェントとして機能することを目的としている。 ツール利用LLMのコンテキスト長が限られているため、大きなツールセットから有用なツールを選択するために情報検索(IR)モデルを採用することが重要な初期ステップである。 ほとんどのツール使用ベンチマークは、実際のシナリオとは程遠いタスクごとに、小さなツールセットを手動で注釈付けすることで、このステップを単純化している。 多様な検索タスク7.6kと43kツールのコーパスからなる異種ツール検索ベンチマークであるToolRetを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.145844910856134
• License:
• Abstract: Tool learning aims to augment large language models (LLMs) with diverse tools, enabling them to act as agents for solving practical tasks. Due to the limited context length of tool-using LLMs, adopting information retrieval (IR) models to select useful tools from large toolsets is a critical initial step. However, the performance of IR models in tool retrieval tasks remains underexplored and unclear. Most tool-use benchmarks simplify this step by manually pre-annotating a small set of relevant tools for each task, which is far from the real-world scenarios. In this paper, we propose ToolRet, a heterogeneous tool retrieval benchmark comprising 7.6k diverse retrieval tasks, and a corpus of 43k tools, collected from existing datasets. We benchmark six types of models on ToolRet. Surprisingly, even the models with strong performance in conventional IR benchmarks, exhibit poor performance on ToolRet. This low retrieval quality degrades the task pass rate of tool-use LLMs. As a further step, we contribute a large-scale training dataset with over 200k instances, which substantially optimizes the tool retrieval ability of IR models.
• Abstract（参考訳）: ツール学習は、多種多様なツールで大きな言語モデル(LLM)を拡張することを目的としており、実践的なタスクを解決するエージェントとして機能する。 ツール利用LLMのコンテキスト長が限られているため、大きなツールセットから有用なツールを選択するために情報検索(IR)モデルを採用することが重要な初期ステップである。 しかし、ツール検索タスクにおけるIRモデルの性能は未検討であり、不明である。 ほとんどのツール使用ベンチマークは、実際のシナリオとは程遠いタスクごとに、小さなツールセットを手動で注釈付けすることで、このステップを単純化している。 本稿では,既存のデータセットから収集した7.6kの多様な検索タスクと43kのツールコーパスからなる異種ツール検索ベンチマークであるToolRetを提案する。 ToolRetで6種類のモデルをベンチマークします。 驚いたことに、従来のIRベンチマークで強いパフォーマンスを持つモデルでさえ、ToolRetではパフォーマンスが劣っている。 この低検索品質は、ツール使用LLMのタスクパス率を低下させる。 さらなるステップとして、200k以上のインスタンスで大規模なトレーニングデータセットを提供し、IRモデルのツール検索能力を実質的に最適化する。

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