{"id":10380,"date":"2024-02-28T10:18:11","date_gmt":"2024-02-28T10:18:11","guid":{"rendered":"https:\/\/dailyai.com\/?p=10380"},"modified":"2024-02-28T10:18:11","modified_gmt":"2024-02-28T10:18:11","slug":"meta-ucsd-introduce-toolverifier-to-improve-llm-tool-calls","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dailyai.com\/de\/2024\/02\/meta-ucsd-introduce-toolverifier-to-improve-llm-tool-calls\/","title":{"rendered":"Meta, UCSD f\u00fchren ToolVerifier ein, um LLM-Werkzeugaufrufe zu verbessern"},"content":{"rendered":"

Forscher von Meta und der University of California San Diego (UCSD) haben ToolVerifier entwickelt, eine Methode, die den Aufruf und die Interaktion von LLMs mit Softwaretools verbessert.<\/strong><\/p>\n

F\u00fcr LLMs, die als allgemeine Assistenten oder Agenten<\/a>Sie m\u00fcssen lernen, wie man verschiedene Werkzeuge oder APIs benutzt. Die Feinabstimmung eines LLM f\u00fcr die Verwendung eines bestimmten Tools funktioniert, aber die wirkliche Herausforderung besteht darin, dass ein LLM mit neuen Tools interagieren kann, ohne dass eine Feinabstimmung oder eine Demonstration in wenigen Schritten erforderlich ist.<\/p>\n

Wenn zwei Werkzeuge sehr \u00e4hnlich sind, kann es f\u00fcr den LLM eine besondere Herausforderung sein, das richtige Werkzeug zu w\u00e4hlen, um sein Ziel zu erreichen. Die derzeitige Methode, mehrere Beispiele mit wenigen Bildern f\u00fcr jedes Werkzeug zu liefern, kann einen gro\u00dfen Teil des Kontextfensters verbrauchen, das einem LLM zur Verf\u00fcgung steht.<\/p>\n

ToolVerifier ist eine Selbst\u00fcberpr\u00fcfungsmethode, die es dem LLM erm\u00f6glicht, sich selbst Fragen zu stellen, um herauszufinden, welches Werkzeug zu verwenden ist und welche Parameter an das Werkzeug zu \u00fcbergeben sind.<\/p>\n

Um den LLM zu unterst\u00fctzen, w\u00e4hlt ToolVerifier zun\u00e4chst das am besten geeignete Tool aus einer Bibliothek von Optionen aus und generiert dann die entsprechenden Parameter. Bei jedem dieser Schritte werden Fragen generiert, die bei der Bewertung der Auswahl helfen und die Unterscheidung zwischen \u00e4hnlichen Kandidaten erleichtern.<\/p>\n

Hier ist ein Beispiel aus dem Forschungspapier, das den Prozess der Werkzeugauswahl und der Kl\u00e4rung der Parameter zeigt.<\/p>\n

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ToolVerifier identifiziert zun\u00e4chst die beiden besten Werkzeuge und erstellt eine \u00dcberpr\u00fcfungsfrage. Die Antwort auf diese Frage f\u00fchrt zur endg\u00fcltigen Auswahl des Werkzeugs. Ein \u00e4hnliches Verfahren wird zur Erzeugung von Parametern verwendet. Quelle: arXiv<\/figcaption><\/figure>\n

ToolVerifier wurde anhand von Daten trainiert, die aus einer Liste synthetischer Tools bestehen, darunter Reise-, Bank- und Kalendertools und die dazugeh\u00f6rigen Beschreibungen. Es wurde so trainiert, dass es allein aufgrund des Titels und der Beschreibung das passende Tool ausw\u00e4hlt.<\/p>\n

Nach dem Training zur Werkzeugauswahl und Parameter\u00fcberpr\u00fcfung testeten die Forscher ToolVerifier mit 4 Aufgaben aus dem ToolBench-Benchmark, bei denen Llama 2-70B mit 17 bisher unbekannten Werkzeugen interagieren musste.<\/p>\n

Die Ergebnisse ver\u00f6ffentlicht in der Zeitung<\/a> sagen, dass die Verwendung der ToolVerifier-Methode zu \"einer durchschnittlichen Verbesserung von 22% gegen\u00fcber den \"few-shot baselines\" f\u00fchrte, selbst in Szenarien, in denen die Unterscheidungen zwischen den Kandidaten fein nuanciert sind\".<\/p>\n

\"\"
Prozentuale (%) Erfolgsrate f\u00fcr Wetter-, Buchungs-, Haus- und Katzenaufgaben aus dem Toolbench-Benchmark im Vergleich von Modellen mit und ohne ToolVerifier. Quelle: arXiv<\/figcaption><\/figure>\n

Die Ergebnisse zeigen, dass ToolVerifier die Werkzeugauswahl und die genaue Parametergenerierung eines LLMs erheblich verbessert. Die Methode wurde zwar nur f\u00fcr Einzelwerkzeug- und nicht f\u00fcr Multiwerkzeug-Interaktionen trainiert und getestet, aber sie ist dennoch vielversprechend.<\/p>\n

Mit Werkzeugen ausgestattete LLMs sind eine aufregende Entwicklung bei der Verwendung von KI als verallgemeinerter Agent. Sobald LLMs lernen, mehrere Werkzeuge zu nutzen, um ein Ziel zu erreichen, werden sie f\u00fcr uns noch n\u00fctzlicher sein, als sie es bereits sind.<\/p>\n

Die Zukunft, in der ein KI-Assistent einen Flug bucht, ein Meeting koordiniert oder Ihren Lebensmitteleinkauf f\u00fcr Sie erledigt, scheint nicht mehr weit entfernt zu sein.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Forscher von Meta und der University of California San Diego (UCSD) haben ToolVerifier entwickelt, eine Methode, die den Aufruf von und die Interaktion mit Software-Tools durch LLMs verbessert. Damit LLMs als allgemeine Assistenten oder Agenten n\u00fctzlich werden, muss ihnen beigebracht werden, wie sie verschiedene Tools oder APIs nutzen k\u00f6nnen. Die Feinabstimmung eines LLMs f\u00fcr die Verwendung eines bestimmten Tools funktioniert, aber die wirkliche Herausforderung besteht darin, dass ein LLM mit neuen Tools interagieren kann, ohne dass eine Feinabstimmung oder eine Demonstration in wenigen Schritten erforderlich ist. Wenn zwei Werkzeuge sehr \u00e4hnlich sind, kann es f\u00fcr den LLM eine besondere Herausforderung sein, das richtige Werkzeug zu w\u00e4hlen, um seine Aufgabe zu erf\u00fcllen.<\/p>","protected":false},"author":6,"featured_media":10390,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[84],"tags":[118,131],"class_list":["post-10380","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-industry","tag-llms","tag-meta"],"yoast_head":"\nMeta, UCSD introduce ToolVerifier to improve LLM tool calls | DailyAI<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/dailyai.com\/de\/2024\/02\/meta-ucsd-introduce-toolverifier-to-improve-llm-tool-calls\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"de_DE\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Meta, UCSD introduce ToolVerifier to improve LLM tool calls | DailyAI\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Researchers from Meta and the University of California San Diego (UCSD) developed ToolVerifier, a method that improves how LLMs call and interact with software tools. 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