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Sketch：简化大型语言模型操作的工具匠
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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
本文综述了利用大型语言模型（LLMs）进行工具学习的益处、实现方法、基准和评估方法，并讨论了当前挑战和未来方向。
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关键要点
- 利用大型语言模型（LLMs）进行工具学习是一种增强LLMs能力的有前景范式。
- 现有文献零散且缺乏系统组织，给新手带来进入障碍。
- 文章综述了LLMs工具学习的文献，探讨工具学习的益处和实现方法。
- 从六个方面回顾工具整合的益处以及工具学习的内在益处。
- 根据工具学习工作流程的四个关键阶段进行系统综述：任务规划、工具选择、工具调用和响应生成。
- 详细总结现有的基准和评估方法，并根据不同阶段进行分类。
- 讨论当前的挑战，并概述潜在的未来方向，鼓励进一步探索这一领域。
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