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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
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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
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。
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关键要点
- 现有对工具学习的评估主要集中在验证大型语言模型（LLMs）与预期结果的一致性上。
- 现有方法依赖于有限的可以预先确定答案的场景，无法满足真实需求。
- 过于关注结果忽略了 LLMs 有效利用工具所需的复杂能力。
- 提出了 ToolEyes 系统，用于评估 LLMs 在真实场景中的工具学习能力。
- ToolEyes 系统检查了七个现实世界的场景，分析了五个关键方面：格式对齐、意图理解、行为规划、工具选择和答案组织。
- ToolEyes 拥有约 600 个工具的工具库，充当 LLMs 与物理世界之间的中介。
- 评估结果显示 LLMs 对特定场景有偏好，且在工具学习方面的认知能力有限。
- 模型尺寸的扩大甚至加剧了对工具学习的阻碍。
- 这些发现为推动工具学习领域提供了有益见解。
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