arxiv：2402.18157V1 [CS.AI] 2024年2月28日__

arxiv：2402.18157V1 [CS.AI] 2024年2月28日

可下载资源数量

已经购买

下载数量：1

单价	0 1.0
Coupon	100% 0%
Total	0 1.0

点击下载点击购买并下载

点击购买，资源将自动在新窗口打开.

机构名称：

arxiv：2402.18157V1 [CS.AI] 2024年2月28日

¥ 1.0

热度

人类和动物之间的区别在于人类使用和创建工具的独特能力。工具可以克服生理局限性，从而创造出宏伟的文明。同样，可以实现具有学习外部工具使用能力的大型语言模型（LLMS）等基础模型，这可能是实现人为的一般智能的关键步骤。以前在该领域的研究主要采用了两种不同的方法来增强LLMS的工具调用能力。第一种方法强调了用于模型微调的相关数据集的构建。相比之下，第二种方法旨在通过封闭式学习策略充分利用LLM的固有推理能力。在这项工作中，我们引入了一种新型的工具调用管道，旨在控制Massive Real-World API。本管道反映了人类任务解决过程，解决了复杂的现实生活用户查询。在每个步骤中，我们指导LLMS总结所达到的结果并确定下一步行动。我们将此管道称为“从摘要到动作”，Sum2act简称。我们对工具基台基准的SUM2ACT管道的经验评估显示出显着的性能改进，超过了诸如REACT和DFSDT之类的已建立方法。这重点介绍了Sum2ACT在增强复杂现实世界任务的LLM方面的有效性。

添加pdf代下载 VIP点击下载文件