BriefGPT - AI 论文速递
·
通过合作和互动代理学习使用工具
内容提要
本文探讨了提升大型语言模型（LLMs）在工具使用和多步推理中的能力。研究开发了SciAgent和Tool-LMM系统，增强了LLMs处理科学问题的能力，并提出了EASYTOOL框架以简化工具文档。此外，研究关注多智能体协作，提出ProAgent框架以改善人机合作，展示了LLMs在复杂环境中的潜力。
关键要点
-
研究开发了SciAgent和Tool-LMM系统，增强了LLMs处理科学问题的能力。
-
构建了MathFunc工具增强训练语料库，包含超过30,000个样本和约6,000个工具。
-
SciAgent在SciToolBench基准测试中表现优异，特别是SciAgent-Mistral-7B的准确率高出13%。
-
提出了EASYTOOL框架，将多样化和冗长的工具文档转化为统一且简明的工具指南。
-
开发了ProAgent框架，利用LLMs预测合作伙伴决策，改善人机合作。
-
构建了LLM-Co框架，评估LLMs在多智能体协调中的有效性，展示其在复杂环境中的潜力。
延伸问答
SciAgent和Tool-LMM系统的主要功能是什么？
SciAgent和Tool-LMM系统旨在增强大型语言模型（LLMs）处理科学问题的能力，特别是在工具使用和多步推理方面。
EASYTOOL框架的作用是什么？
EASYTOOL框架将多样化和冗长的工具文档转化为统一且简明的工具指南，以提高工具使用的效率。
ProAgent框架如何改善人机合作？
ProAgent框架利用大型语言模型预测合作伙伴的决策，从而改善人机合作的计划和执行。
MathFunc工具增强训练语料库包含哪些内容？
MathFunc工具增强训练语料库包含超过30,000个样本和约6,000个工具，旨在提升LLMs的工具使用能力。
LLM-Co框架的目的是什么？
LLM-Co框架旨在评估大型语言模型在多智能体协调中的有效性，展示其在复杂环境中的潜力。
SciAgent在SciToolBench基准测试中的表现如何？
SciAgent在SciToolBench基准测试中表现优异，特别是SciAgent-Mistral-7B的准确率比同类模型高出13%。
