Core Concepts
Large Language Models (LLMs) benefit from stable benchmarks like StableToolBench to assess tool learning capabilities effectively.
Abstract
Large Language Models (LLMs) integrate with tools for real-world applications.
Previous benchmarks lacked stability and faced API status issues.
StableToolBench introduces a virtual API server and stable evaluation system.
Results show improved stability and realism in model performance evaluations.
Human evaluation confirms the effectiveness of the proposed methods.
Stats
大規模言語モデル(LLMs)は、安定したベンチマークを必要とし、StableToolBenchのようなものでツール学習能力を効果的に評価する。
安定性とリアリズムが向上し、モデルパフォーマンスの評価で良好な結果が示されている。