ToolRACER

新数据集 ToolRACER 通过对抗性对话增强代理的鲁棒性

研究人员推出了 ToolRACER，这是一个旨在创建更鲁棒的对话代理的合成数据生成管道。该管道模拟用户、助手和工具的交互，专注于现有基准通常忽略的现实和对抗性对话场景。由此产生的数据集 ToolRACERBench 包含 5.6K 个跨六个领域的已验证对话轨迹，其中大部分包含易出错的交互。在 ToolRACERBench 上训练的模型在既定的函数调用基准上显示出改进的代理准确性和鲁棒性。