研究人员推出了一种名为ParaTool的新型框架，旨在增强大型语言模型（LLM）利用外部工具的能力。与将工具文档嵌入模型上下文的传统方法不同，ParaTool将每个工具投影到一组不同的参数中。这种方法旨在降低推理开销，并最大限度地减少与长上下文相关的幻觉风险。该框架包括参数化工具预训练、通过门控网络进行软工具选择以及工具参数的联合微调。在Stable ToolBench和BFCL等基准测试上的实验表明，ParaTool在降低计算复杂性的同时，性能优于上下文学习基线。 AI
影响 这一新框架可以降低LLM与外部工具交互时的计算成本并提高其可靠性。
排序理由 详细介绍LLM工具使用新框架的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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