Advertisement

Fine-Grained Evaluation for Tool Learning Capabilities of Large Language Models in Real-world

阅读量：

此篇文章属于LLM系列内容，主要针对《ToolEyes: Fine-Grained Evaluation for Tool Learning Capabilities of Large Language Models in Real》这一研究进行了深入分析。

ToolEyes：现实世界场景中大型语言模型工具学习能力的精细评估

  • 摘要
  • 1 引言
  • 2 评估系统
  • 3 实验
  • 4 相关工作
  • 5 结论
  • 局限性

摘要

现有工具学习评估方法主要关注于验证大型语言模型（LLM）所选择的工具与预期结果之间的一致性。然而，这些方法仅限于有限的预设场景，在这些场景中，答案可以预先确定，而与实际需求存在差异。此外，仅仅关注结果未能反映出LLM有效利用工具所需的复杂能力。为了解决这一问题，我们开发了ToolEyes，这是一个细粒度的评估系统，专门用于分析LLM在真实场景中进行工具学习的能力。该系统对七个现实世界场景进行了细致分析，并聚焦于工具学习中对LLM至关重要的五个维度：格式对齐、意图理解、行为规划、工具选择和答案组织。此外，ToolEyes整合了一个包含约600个工具的工具库，作为LLM与物理世界之间的桥梁。通过对三个类别中十个LLM的评估，我们揭示了LLM在特定场景中的偏好以及有限的认知能力。值得注意的是，模型规模的扩大反而可能加剧工具学习的障碍。这些发现为工具学习领域提供了有价值的见解，旨在推动该领域的发展。代码和数据可从https://github.com/Junjie-Ye/ToolEyes获取。

1 引言

2 评估系统

3 实验

4 相关工作

5 结论

在本文中，我们阐述了ToolEyes系统，这是一个专为评估LLM工具学习能力而设计的系统。该系统包含600个工具，其性能在五个核心能力维度的七个真实应用场景中得到评估，涉及工具学习的全过程。评估结果涵盖了三类十种不同的LLM，为工具学习的持续优化提供了深刻的见解。

局限性

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

相关文章推荐

Fine-Grained Evaluation for Tool Learning Capabilities of Large Language Models in Real-world

本文是LLM系列文章，针对《ToolEyes:FineGrainedEvaluationforToolLearningCapabilities ofLargeLanguageModelsinReal ...

FineMath: A Fine-Grained Mathematical Evaluation Benchmark for Chinese Large Language Models

本文是LLM系列文章，针对《FineMath:AFineGrainedMathematicalEvaluationBenchmarkfor ChineseLargeLanguageModels》的翻译...

The Fine-Grained Complexity of Gradient Computation for Training Large Language Models

本文是LLM系列文章，针对《TheFineGrainedComplexityofGradientComputationforTrainingLargeLanguageModels》的翻译。

Towards Coarse-to-Fine Evaluation of Inference Efficiency for Large Language Models

本文是LLM系列文章，针对《TowardsCoarsetoFineEvaluationofInferenceEfficiencyforLargeLanguageModels》的翻译。

TextHawk: Exploring Efficient Fine-Grained Perception of Multimodal Large Language Models

本文是LLM系列文章，针对《TextHawk:ExploringEfficientFineGrainedPerceptionofMultimodalLargeLanguageModels》的翻译。

Fine-Grained Detoxification via Instance-Level Prefixes for Large Language Models

本文是LLM系列文章，针对《FineGrainedDetoxificationviaInstanceLevelPrefixesforLargeLanguageModels》的翻译。

MT-Eval: A Multi-Turn Capabilities Evaluation Benchmark for Large Language Models

本文是LLM系列文章，针对《MTEval:AMultiTurnCapabilitiesEvaluationBenchmarkforLargeLanguageModels》的翻译。

Pragmatic Competence Evaluation of Large Language Models for Korean

本文是LLM系列文章，针对《PragmaticCompetenceEvaluationofLargeLanguageModelsforKorean》的翻译。

MT-Bench-101: A Fine-Grained Benchmark for Evaluating Large Language Models in Multi-Turn Dialogues

本文是LLM系列文章，针对《MTBench101:AFineGrainedBenchmarkforEvaluatingLarge LanguageModelsinMulti MTBench101：一个...

Improving Large Language Models via Fine-grained Reinforcement Learning with Minimum Editing Constra

Q:这篇论文试图解决什么问题？ A:这篇论文试图解决大型语言模型（LLMs）在复杂推理任务中表现不佳的问题。具体来说，它针对的是现有强化学习（RL）方法在训练LLMs时存在的两个主要问题： 1. 粗粒...