Core Concepts
Entscheidungsbewusste und generalisierbare Werkzeugnutzung für große Sprachmodelle.
Abstract
Das Papier schlägt das DEER-Framework vor, um die Entscheidungsfindung von LLMs zu verbessern und die Generalisierung auf unbekannte Werkzeuge zu stärken. Es werden verschiedene Werkzeugnutzungsparadigmen untersucht und Experimente durchgeführt, die die Wirksamkeit des vorgeschlagenen Ansatzes zeigen.
- Abstract: Tool-augmented LLMs sind von großem Interesse, um aktuelles Wissen abzurufen und Halluzinationen zu reduzieren.
- Einleitung: Probleme wie Halluzination und der Zugriff auf aktuelles Wissen werden diskutiert.
- Methodik: Das DEER-Framework wird vorgestellt, um die Werkzeugnutzung zu verbessern.
- Ergebnisse: DEER übertrifft andere Modelle in der Entscheidungsfindung und Generalisierung.
- Analyse: Die Auswirkungen verschiedener Werkzeug-Sampling-Strategien werden untersucht.
- Schlussfolgerung: Das vorgeschlagene Framework zeigt vielversprechende Ergebnisse für die Werkzeugnutzung von LLMs.
Stats
ToolDEER-13B erreicht 98,6% Genauigkeit in der Entscheidungsfindung.
GPT-4 erzielt 87,6% Genauigkeit in der Entscheidungsfindung.
Quotes
"Wir schlagen ein neuartiges entscheidungsbewusstes und generalisierbares Werkzeugnutzungsframework vor."
"Unsere Modelle übertreffen signifikant andere Baselines in verschiedenen Datensätzen."