言語モデルの視点から見たツールとは何か？調査

Core Concepts

外部プログラムとしてのツールの統一定義を提供し、LMのタスク解決プロセスを支援する方法を明らかにする。

Abstract

この論文では、言語モデル（LM）がテキスト生成タスクで強力であることが述べられています。しかし、複雑なスキルを必要とするタスクに苦労し、トレーニングデータに含まれていない情報へのアクセスが必要な他のタスクを解決することができません。ツールは、LMを拡張し、新しい能力を与えるために使用されます。さまざまなシナリオでどのようにツールが役立つか、またどのように効率的なツール作成方法や使用方法があるかが詳細に説明されています。
目次:

導入：LMおよびツールの基本概念（§1）
ツール利用パラダイム：基本的なツール利用手法（§3）
プログラムコンテキストでのツール：ドメイン固有および汎用問題向け（§5.2）
ベンチマーク評価：既存データセットおよびAPIを活用した評価（§6）
ロジック形式生成：DSLやQDMRグラマー等（§5.2.1）
一般目的コード生成：PythonやJava等PLs（§5.2.2）
テスト時対推論時コスト：学習時間と推論時間コスト比較（§8）
結論：LMおよびプログラム言語を話すLM間での違い

Stats

LMsは数値計算に苦労していることが示唆されています。
多くの作業はAPIや外部プログラムを使用して知識にアクセスします。

Quotes

"Tools have substantially enhanced their performance for tasks that require complex skills."
"Inspired by the tools used by humans, some works introduce application-specific software as tools."

Key Insights Distilled From

What Are Tools Anyway? A Survey from the Language Model Perspective

by Zhiruo Wang,... at arxiv.org 03-26-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.15452.pdf

Deeper Inquiries

LM以外のAI技術でも同様に外部プログラムやAPIは有用ですか？

LM以外のAI技術でも、外部プログラムやAPIは非常に有用です。例えば、画像認識システムでは、外部の画像処理ツールやデータベースへのアクセスが必要となります。音声認識システムも同様であり、言語処理以外のタスクにおいても、外部リソースを活用することで性能向上や多様なタスクへの対応が可能となります。

逆説的な意見も考えられますか？

記事では主にLMがどうしてツールを使用することで効果的であるかが強調されていますが、逆説的な意見も存在します。例えば、過度に依存することでLM自体の能力低下を招く可能性があります。また、適切なトレーニングや管理が行われない場合、セキュリティ上のリスクを引き起こす恐れもあります。

人間とAI技術間で共通点や相違点は何ですか？

人間とAI技術間の共通点は、「情報処理」という目的を持っている点です。両者はデータから学習し成長しようとする姿勢を持ちます。一方で相違点は、「創造性」や「直感」など人間特有の要素を持つことです。AI技術は論理的思考に基づくため直感的判断力に欠ける面があります。また倫理観や道徳心なども大きく異なります。