研究人员开发了CARL（Competence-Aware Reinforcement Learning，能力感知强化学习），一种新颖的方法，用于改进大型语言模型（LLM）决定何时使用外部工具的方式。与以往在工具使用的信用分配或不必要调用惩罚方面存在困难的方法不同，CARL训练一个评论家来区分模型自身知识可解决的问题和需要外部帮助的问题。这使得模型能够减少不必要地调用工具，同时提高准确性，尤其有利于参数记忆较少的较小模型。 AI
影响 通过实现更好的决策来决定何时利用外部工具，从而提高LLM的效率和准确性。
排序理由 这是一篇详细介绍LLM工具使用新方法的论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
AI 生成摘要 · Google Gemini · 来自 1 个来源。 我们如何撰写摘要 →
