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AvaTaR：优化 LLM 代理以实现辅助工具的知识检索
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原文中文，约1900字，阅读约需5分钟。
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内容提要
LARA在多轮意图分类任务中表现优异，准确率提高3.67%。LLaVA-Plus扩展了多模态助手功能，提升了工具使用性能。新基准系统ToolQA评估LLMs使用外部工具的能力。SciAgent在科学问题上表现突出，准确率超越其他LLMs。Tool-LMM系统通过多模态编码器有效处理多模态输入指令。
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关键要点
- LARA在多轮意图分类任务中提高了3.67%的平均准确率，表现处于最先进水平。
- LLaVA-Plus扩展了多模态助手功能，显著提高了工具使用性能。
- ToolQA是一个新基准系统，用于评估大型语言模型使用外部工具的能力。
- SciAgent在科学问题上表现突出，准确率超过其他大型语言模型。
- Tool-LMM系统通过多模态编码器有效处理多模态输入指令，能够推荐适当的工具。
❓
延伸问答
LARA在多轮意图分类任务中的表现如何？
LARA在多轮意图分类任务中提高了3.67%的平均准确率，表现处于最先进水平。
LLaVA-Plus的主要功能是什么？
LLaVA-Plus扩展了多模态助手功能，显著提高了工具使用性能，并维护了一个预训练的视觉和视觉语言模型的技能存储库。
ToolQA系统的目的是什么？
ToolQA是一个新基准系统，用于评估大型语言模型使用外部工具的能力。
SciAgent在科学问题上的表现如何？
SciAgent在科学问题上表现突出，准确率超过其他大型语言模型。
Tool-LMM系统是如何处理多模态输入的？
Tool-LMM系统通过多模态编码器有效处理多模态输入指令，能够推荐适当的工具。
如何提高大型语言模型的任务规划性能？
通过对大型语言模型和提示进行广泛实验，并探索基线任务规划器的多个改进，可以提高任务规划性能。
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