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使LLM善假于物: Toolformer
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原文中文，约3400字，阅读约需8分钟。
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内容提要
Meta AI开发了Toolformer，一种允许大型语言模型（LLMs）学习如何使用外部工具的方法。Toolformer可以确定调用哪些API，何时调用它们，传递什么参数以及如何集成API返回值。它以自监督的方式进行训练，并在不牺牲其核心语言建模能力的情况下显示出显著的零-shot性能改进。该方法通过从头开始生成数据集，使用上下文学习、采样API调用、执行调用并根据其对语言模型损失的影响进行过滤。实验结果证明了Toolformer在各种下游任务中的有效性。然而，仍然有一些待解决的限制。
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关键要点
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Meta AI开发了Toolformer，允许大型语言模型学习使用外部工具。
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Toolformer可以决定调用哪些API、何时调用、传递什么参数及如何集成API返回值。
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Toolformer以自监督方式训练，显著提升了零样本性能而不牺牲语言模型能力。
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Toolformer通过生成数据集、上下文学习、采样API调用和过滤来训练模型。
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每个API调用表示为文本序列，使用特殊标记符来标记调用的开始和结束。
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Toolformer的训练数据集通过人工示例和自监督损失函数生成。
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API调用的采样和执行是Toolformer的关键步骤，需过滤不必要的调用。
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微调模型时，新数据集必须包含原始数据集。
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Toolformer在多个下游任务中表现优于基准模型，尤其在零样本条件下。
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Toolformer在数学推理任务中也显示出显著的性能提升。
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Toolformer的使用效果在模型规模达到775M参数以上时显现。
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Toolformer的思路符合直觉，能够有效过滤API调用以提高生成质量。
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Toolformer仍存在一些缺陷和待解决的问题。
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