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VoiceBench：基于大语言模型的语音助手基准评估
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
大型语言模型（LLM）在任务自动化方面取得进展，但缺乏标准化基准。为此，提出了TaskBench，以评估LLM在任务分解、工具调用和参数预测等能力。实验表明，TaskBench有效反映LLM能力，且一致性高，适合作为自主代理的基准。
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关键要点
- 大型语言模型在任务自动化方面取得进展，但缺乏标准化基准。
- 引入TaskBench来评估LLM在任务自动化中的能力。
- 任务自动化分为任务分解、工具调用和参数预测三个关键阶段。
- 数据收集和评估在任务自动化中更具挑战性。
- 引入工具图的概念来表示用户意图中的分解任务。
- 采用反指导方法模拟用户指令和注释。
- 提出TaskEval从不同方面评估LLM的能力。
- 实验结果表明TaskBench有效反映LLM在任务自动化中的能力。
- TaskBench具有高一致性，适合作为LLM-based自主代理的基准。
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