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利用大型语言模型的迭代反馈增强工具检索
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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）进行工具学习的现有文献，探讨了益处和实现方法，并总结了基准和评估方法。同时，讨论了当前的挑战和未来方向。
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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。
- 本文综述了LLMs工具学习的文献，探讨其益处和实现方法。
- 工具学习的益处从六个具体方面进行回顾。
- 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。
- 详细总结了现有的基准和评估方法，并根据其与不同阶段的相关性进行分类。
- 讨论了当前的挑战，并概述了潜在的未来方向，鼓励进一步探索这一领域。
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