論文の概要: PLAY2PROMPT: Zero-shot Tool Instruction Optimization for LLM Agents via Tool Play

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.14432v1
• Date: Tue, 18 Mar 2025 17:09:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-19 14:18:22.601143
• Title: PLAY2PROMPT: Zero-shot Tool Instruction Optimization for LLM Agents via Tool Play
• Title（参考訳）: PLAY2PROMPT:Zero-shot Tool Instruction Optimization for LLM Agents via Tool Play
• Authors: Wei Fang, Yang Zhang, Kaizhi Qian, James Glass, Yada Zhu,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、特殊な外部ツールと統合されつつある。 多くのタスクは、最小限またはノイズの多いドキュメントでゼロショットツールの使用を要求する。 提案するPLAY2PROMPTは,各ツールの入力・出力動作を体系的に「再生」する自動フレームワークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.784100934155237
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) are increasingly integrated with specialized external tools, yet many tasks demand zero-shot tool usage with minimal or noisy documentation. Existing solutions rely on manual rewriting or labeled data for validation, making them inapplicable in true zero-shot settings. To address these challenges, we propose PLAY2PROMPT, an automated framework that systematically "plays" with each tool to explore its input-output behaviors. Through this iterative trial-and-error process, PLAY2PROMPT refines tool documentation and generates usage examples without any labeled data. These examples not only guide LLM inference but also serve as validation to further enhance tool utilization. Extensive experiments on real-world tasks demonstrate that PLAY2PROMPT significantly improves zero-shot tool performance across both open and closed models, offering a scalable and effective solution for domain-specific tool integration.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)は、専門の外部ツールとますます統合されているが、多くのタスクは、最小限またはノイズの多いドキュメントでゼロショットツールの使用を要求する。 既存のソリューションは、バリデーションのために手書きの書き直しやラベル付きデータに依存しており、真のゼロショット設定では適用できない。 これらの課題に対処するため,PLAY2PROMPTを提案する。 この反復的な試行錯誤プロセスを通じて、PLAY2PROMPTはツールドキュメントを洗練し、ラベル付きデータなしで使用例を生成する。 これらの例は、LSM推論をガイドするだけでなく、ツールの利用をさらに促進するためのバリデーションとして役立ちます。 現実世界のタスクに関する大規模な実験は、PLAY2PROMPTがオープンモデルとクローズドモデルの両方でゼロショットツールのパフォーマンスを大幅に改善し、ドメイン固有のツール統合のためのスケーラブルで効果的なソリューションを提供することを示した。

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