論文の概要: LoSemB: Logic-Guided Semantic Bridging for Inductive Tool Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.07690v1
• Date: Mon, 11 Aug 2025 07:07:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-12 21:23:28.984363
• Title: LoSemB: Logic-Guided Semantic Bridging for Inductive Tool Retrieval
• Title（参考訳）: LoSemB: インダクティブツール検索のための論理型セマンティックブリッジ
• Authors: Luyao Zhuang, Qinggang Zhang, Huachi Zhou, Juhua Liu, Qing Li, Xiao Huang,
• Abstract要約: 帰納的ツール検索,すなわち LoSemB のための Logic-Guided Semantic Bridging フレームワークを提案する。 LoSemBは、コストのかかる再トレーニングなしに、帰納的ツール検索のための潜在論理情報をマイニングし、転送することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.24121370193077
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Tool learning has emerged as a promising paradigm for large language models (LLMs) to solve many real-world tasks. Nonetheless, with the tool repository rapidly expanding, it is impractical to contain all tools within the limited input length of LLMs. To alleviate these issues, researchers have explored incorporating a tool retrieval module to select the most relevant tools or represent tools as unique tokens within LLM parameters. However, most state-of-the-art methods are under transductive settings, assuming all tools have been observed during training. Such a setting deviates from reality as the real-world tool repository is evolving and incorporates new tools frequently. When dealing with these unseen tools, which refer to tools not encountered during the training phase, these methods are limited by two key issues, including the large distribution shift and the vulnerability of similarity-based retrieval. To this end, inspired by human cognitive processes of mastering unseen tools through discovering and applying the logical information from prior experience, we introduce a novel Logic-Guided Semantic Bridging framework for inductive tool retrieval, namely, LoSemB, which aims to mine and transfer latent logical information for inductive tool retrieval without costly retraining. Specifically, LoSemB contains a logic-based embedding alignment module to mitigate distribution shifts and implements a relational augmented retrieval mechanism to reduce the vulnerability of similarity-based retrieval. Extensive experiments demonstrate that LoSemB achieves advanced performance in inductive settings while maintaining desirable effectiveness in the transductive setting.
• Abstract（参考訳）: ツール学習は、多くの現実世界のタスクを解決するために、大規模言語モデル(LLM)にとって有望なパラダイムとして登場した。 それでも、ツールリポジトリが急速に拡張されているため、全てのツールをLLMの限られた入力長内に含めることは現実的ではない。 これらの問題を緩和するため、研究者はツール検索モジュールを組み込んで、最も関連性の高いツールを選択したり、LSMパラメータ内のユニークなトークンとしてツールを表現したりすることを検討している。 しかしながら、ほとんどの最先端の手法は、トレーニング中にすべてのツールが観察されていると仮定して、トランスダクティブな設定下にある。 このような設定は、現実のツールリポジトリが進化しているため現実から逸脱し、新しいツールを頻繁に取り入れている。 トレーニング期間中に遭遇しないツールを指すこれらの未知のツールを扱う場合、これらの手法は大きな分散シフトと類似性に基づく検索の脆弱性を含む2つの主要な問題によって制限される。 この目的のために,従来の経験から論理情報を発見し,適用することで,見知らぬツールを習得する人間の認知プロセスに触発され,創発的ツール検索のための新しい論理ガイドセマンティック・ブリジングフレームワークであるLoSemBを紹介した。 具体的には、LoSemBは、分散シフトを軽減するロジックベースの埋め込みアライメントモジュールを含み、類似性に基づく検索の脆弱性を低減するためのリレーショナル拡張検索機構を実装している。 広汎な実験により、LoSemBは導出性設定において高い性能を達成し、導出性設定において望ましい有効性を維持した。

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