ToolEyes:大规模语言模型在实际场景中工具学习能力的细粒度评估
原文中文,约500字,阅读约需2分钟。发表于: 。现有对工具学习的评估主要集中在验证大型语言模型(LLMs)与预期结果的工具选择的一致性上。然而,这些方法依赖于一组有限的可以预先确定答案的场景,与真实需求相背离。此外,过于关注结果忽略了 LLMs 有效利用工具所必需的复杂能力。为解决这个问题,我们提出了 ToolEyes,一个精细的系统,用于评估 LLMs 在真实场景中的工具学习能力。该系统细致地检查了七个现实世界的场景,分析了对...
现有对工具学习的评估主要关注验证大型语言模型(LLMs)与预期结果的一致性。为解决这个问题,提出了ToolEyes系统,用于评估LLMs在真实场景中的工具学习能力。该系统细致地检查了七个现实世界的场景,分析了五个关键方面。评估结果显示,LLMs对特定场景有偏好,并且在工具学习方面的认知能力有限。这些发现为推动工具学习领域提供了有益见解。