ToolNet: A Plug-and-Play Framework for Large Language Models and Massive Tools

핵심 개념

ToolNet is a plug-and-play framework that organizes massive tools into a directed graph, enabling large language models to efficiently interact with a wide array of tools.

초록

Abstract: Large language models (LLMs) struggle to effectively utilize massive external tools. ToolNet proposes a framework that organizes tools into a directed graph for efficient tool selection by LLMs. Introduction: Interest in connecting LLMs with tools for real-world tasks is growing. Existing approaches are limited in connecting LLMs with a small number of tools. Problem Formulation: LLMs interact with the environment through structured texts and tools. ToolNet organizes tools into a graph for LLMs to navigate and select tools efficiently. ToolNet: Tools are organized into a directed graph, and LLMs navigate through the graph to select tools. ToolNet adapts tool transition weights for efficient tool selection. Experiments: ToolNet outperforms existing methods in task-specific and multi-task datasets. ToolNet achieves greater token efficiency and resilience against tool failures.

통계

ToolNet는 대규모 언어 모델이 방대한 도구와 효율적으로 상호 작용할 수 있도록 도구를 유도 그래프로 구성합니다. ToolNet는 기존 방법보다 작업별 및 다작업 데이터 세트에서 우수한 성능을 발휘합니다. ToolNet는 더 큰 토큰 효율성과 도구 실패에 대한 저항력을 달성합니다.

인용구

"ToolNet proposes a framework that organizes tools into a directed graph for efficient tool selection by LLMs." "ToolNet outperforms existing methods in task-specific and multi-task datasets."

핵심 통찰 요약

ToolNet

by Xukun Liu,Zh... 게시일 arxiv.org 03-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.00839.pdf

더 깊은 질문

어떻게 ToolNet은 현실 세계에서 도구의 지속적인 진화에 적응할 수 있을까요?

ToolNet은 도구의 지속적인 진화에 적응하기 위해 동적 그래프 구성을 활용할 수 있습니다. 동적 그래프 구성은 도구 사용 트라젝토리를 기반으로 그래프를 초기화하고 지속적으로 업데이트함으로써 새로운 도구의 통합을 신속하게 수행할 수 있습니다. 또한, ToolNet은 도구의 변화에 민감하게 대응하기 위해 도구 전환 가중치를 지속적으로 조정하고 업데이트할 수 있습니다. 이를 통해 새로운 도구의 통합과 다양한 도구 저장소의 변화에 대응할 수 있습니다.

어떤 경우에 ToolNet의 잠재적인 한계가 발생할 수 있을까요? 특히 계속 변화하는 다양한 도구를 다룰 때?

ToolNet의 주요 제한 사항 중 하나는 도구 사용 트라젝토리를 수집하는 데 드는 비용이 될 수 있습니다. 또한, 도구 사용 트라젝토리는 주로 특정 도구 사용 사례로 설계되어 있으며 다중 도구 사용 사례를 포함하지 않을 수 있습니다. 또한, 도구가 지속적으로 변화하는 상황에서 ToolNet이 새로운 도구를 신속하게 통합하고 환경의 변화에 맞추기 위해 지속적으로 그래프를 업데이트해야 하는데, 이는 추가 비용과 자원이 필요할 수 있습니다.

ToolNet의 개념을 기술과 언어 모델 이외의 다른 영역에 어떻게 적용할 수 있을까요?

ToolNet의 개념은 기술과 언어 모델에 국한되지 않고 다른 영역에도 적용될 수 있습니다. 예를 들어, 제조업에서는 다양한 기계 및 장비를 효율적으로 관리하고 운영하기 위해 ToolNet을 활용할 수 있습니다. 또한, 의료 분야에서는 다양한 의료 장비 및 시스템을 효과적으로 활용하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한, 금융 분야에서는 다양한 금융 도구 및 시스템을 효율적으로 관리하고 최적화하는 데 활용할 수 있습니다. ToolNet의 개념은 다양한 분야에서 도구 및 자원을 효율적으로 활용하는 데 도움이 될 수 있습니다.