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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400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
通过引入可扩展的工具集，研究将重点从全知问题解决者转变为工具使用者，以增加科学推理对LLMs的可行性。开发了名为MathFunc的工具增强训练语料库，并构建了SciAgent和SciToolBench来评估LLMs在科学问题中的能力。实验证实了SciAgent的有效性，特别是SciAgent-Mistral-7B在准确率上的优势。
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关键要点
- 研究将重点从全知问题解决者转变为工具使用者，以增加科学推理的可行性。
- 开发了名为MathFunc的工具增强训练语料库，包含超过30,000个样本和约6,000个工具。
- 构建了SciAgent用于科学问题的工具检索、理解和使用。
- 建立了跨越五个科学领域的基准测试SciToolBench来评估LLMs的能力。
- 大量实验证实了SciAgent的有效性，特别是SciAgent-Mistral-7B在准确率上比其他LLMs高出13%以上。
- SciAgent-DeepMath-7B的性能远超ChatGPT。
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