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工具学习的稳定性受到什么影响？对工具学习框架的鲁棒性进行的实证研究
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原文中文，约1600字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文综述了大型语言模型（LLMs）在工具学习中的应用，探讨了其益处及实现方法，提出了评估工具使用能力的基准测试MetaTool。研究表明，持续学习技术能提高LLMs的适应性，强调了工具学习在复杂任务中的潜力和未来发展方向。
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关键要点
- 大型语言模型（LLMs）在工具学习中能够增强其解决复杂问题的能力。
- 现有文献对LLMs工具学习的研究零散，缺乏系统性，给新手带来进入障碍。
- 工具学习的益处包括提高适应性和解决复杂任务的潜力。
- 工具学习的工作流程包括任务规划、工具选择、工具调用和响应生成四个关键阶段。
- 提出了MetaTool作为评估LLMs工具使用能力的基准测试，显示大多数LLMs在工具选择方面存在困难。
- 持续学习技术能够帮助LLMs更快适应变化，减少遗忘，凸显其作为持续学习者的潜力。
- StableToolBench是ToolBench的演进版本，提供稳定的评估系统以评估LLMs的工具使用能力。
- RoTBench用于评估LLMs在工具学习中的鲁棒性，揭示了现有模型在关键阶段中的弹性问题。
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延伸问答
大型语言模型在工具学习中有哪些优势？
大型语言模型（LLMs）在工具学习中能够增强其解决复杂问题的能力，提高适应性和解决复杂任务的潜力。
工具学习的工作流程包括哪些关键阶段？
工具学习的工作流程包括任务规划、工具选择、工具调用和响应生成四个关键阶段。
MetaTool是什么，它的作用是什么？
MetaTool是一个用于评估大型语言模型工具使用能力的基准测试，旨在检测模型在工具选择方面的能力。
StableToolBench与ToolBench有什么不同？
StableToolBench是ToolBench的演进版本，提供了稳定的评估系统以评估LLMs的工具使用能力，并引入了虚拟API服务器和缓存系统。
持续学习技术如何影响大型语言模型的适应性？
持续学习技术能够帮助大型语言模型更快适应变化，减少遗忘，凸显其作为持续学习者的潜力。
RoTBench的目的是什么？
RoTBench用于评估大型语言模型在工具学习中的鲁棒性，揭示现有模型在关键阶段中的弹性问题。
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