StableToolBench: 朝着大规模稳定的工具学习基准测试迈进
原文中文,约500字,阅读约需2分钟。发表于: 。通过结合外部工具,将大型语言模型与实施工具学习,以应对不同的现实挑战,获得显著进展。鉴于此,为了评估大型语言模型利用工具的能力,需要进行大规模且稳定的基准测试。因此,本研究提出了 StableToolBench,作为 ToolBench 的演进版本,引入了虚拟 API 服务器和稳定的评估系统,通过缓存系统与 API 模拟器相辅相成,稳定 API 服务器状态,同时采用 GPT-4...
最近,研究者引入了TaskBench和TaskEval来评估语言模型在任务自动化中的能力。实验结果表明,TaskBench是一个全面可靠的基准,能够有效反映语言模型的能力。