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PLAY2PROMPT: Optimizing Unsupervised Instructions for Large Language Model Agents via Tool Interaction
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了PLAY2PROMPT框架，旨在优化大型语言模型在无标签文档下的零样本工具使用。通过与工具交互，探索其输入输出行为，生成用例并完善文档，从而显著提升工具性能，具备良好的可扩展性和有效性。
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关键要点
- 本研究提出了PLAY2PROMPT框架，旨在优化大型语言模型在无标签文档下的零样本工具使用。
- 通过与工具交互，探索其输入输出行为，生成用例并完善文档。
- 该框架显著提升了零样本工具的性能，具备良好的可扩展性和有效性。
- 现有解决方案依赖于手动重写或标记数据进行验证，无法适用于真正的零样本场景。
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