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GTA：通用工具代理的基准测试
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原文中文，约1700字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文介绍了提升大型语言模型（LLMs）能力的工具和方法，如MetaTool、GitAgent、ToolTalk和ToolLLM。研究显示，LLMs在工具选择和执行复杂指令方面仍面临挑战。通过引入API-Bank和GEAR等新工具，评估了LLMs在实际应用中的表现，发现GPT-4在特定任务中的性能显著提升。这些研究为未来语言模型的发展提供了重要方向。
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关键要点
- MetaTool 是一个用于评估大型语言模型（LLMs）工具使用意识和选择能力的基准测试，大多数 LLMs 在工具选择方面存在困难。
- GitAgent 是一种能够从 GitHub 实现自主工具扩展的代理，实验显示其平均成功率为 69.4%。
- ToolTalk 提供对私人或最新信息的访问和用户代理人操作行为的量化评估工具，应用于 GPT-3.5 和 GPT-4 的评估中。
- ToolLLM 是一个通用工具使用框架，增强了自然语言模型的规划和推理能力，ToolLLaMA 在执行复杂指令方面表现出色。
- AgentTuning 是一种提高大型语言模型代理任务能力的方法，评估显示 AgentLM-70B 在未知代理任务上与 GPT-3.5-turbo 相媲美。
- API-Bank 是为工具增强的 LLMs 定制的基准测试，评估 LLMs 在 API 调用方面的能力，结果显示 GPT-4 仍有改进空间。
- GEAR 是一种计算高效的查询工具接地算法，提供任务特定工具的使用，具有更高的计算效率和工具接地精确性。
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延伸问答
MetaTool 是什么，它的主要功能是什么？
MetaTool 是一个用于评估大型语言模型（LLMs）工具使用意识和选择能力的基准测试，旨在识别 LLMs 在工具选择方面的困难。
GitAgent 的成功率是多少，它是如何工作的？
GitAgent 的平均成功率为 69.4%，它通过四阶段的过程从 GitHub 实现自主工具扩展，并学习人类经验。
ToolTalk 是什么，它如何评估大型语言模型？
ToolTalk 是一个量化评估工具，提供对私人或最新信息的访问，应用于 GPT-3.5 和 GPT-4 的评估中，帮助识别错误类别并提出改进方向。
ToolLLM 如何增强自然语言模型的能力？
ToolLLM 是一个通用工具使用框架，通过数据构建、模型训练和评估，显著增强了自然语言模型的规划和推理能力。
AgentTuning 是什么，它的效果如何？
AgentTuning 是一种提高大型语言模型代理任务能力的方法，评估显示 AgentLM-70B 在未知代理任务上与 GPT-3.5-turbo 相媲美。
API-Bank 的目的是什么，它如何评估 LLMs？
API-Bank 是为工具增强的 LLMs 定制的基准测试，旨在评估 LLMs 在 API 调用方面的能力，实验结果显示 GPT-4 仍有改进空间。
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