ツール職人としての大規模言語モデル
LLMは問題解決の効率を上げるためにツールを開発して使ってるよ。
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最近の研究で、大規模言語モデル（LLM）が外部ツールを使うことで問題をより良く解決できることがわかったんだ。この研究では「LLMs as Tool Makers」っていう新しいアイデアを紹介してて、LLMが自分自身の再利用可能なツールを作って問題を解決するって内容。プロセスは主に2つのステップから成り立ってるよ：ツール作りとツール使用。
ツール作り
最初のステップでは、一つのLLM、つまりツールメーカーが特定のタスク用のツールを作るんだ。このツールは基本的に小さなPython関数。ツール作りのプロセスはツールを生成して、それがうまく機能するか確認して、後で使えるようにまとめるって流れ。
ツール提案: ここでは、ツールメーカーがタスクのいくつかの例に基づいてPython関数を生成しようとするんだ。最初の試みが失敗したら、モデルは発生した問題を修正して再挑戦するよ。
ツール検証: このステップでは、生成されたツールが期待通りに機能するか確認する。ツールメーカーはツールの精度を確認するためにテストを行うんだ。もし間違いがあったら、テストを調整して再度試す。
ツールラッピング: ツールが確認できたら、使用のために最終化される。これは関数をパッケージングして、どう使うかの例を提供することを含むよ。
ツール使用
ツール使用のフェーズでは、別のLLM、つまりツールユーザーが登場する。このモデルはツールメーカーが作ったツールを使って様々なリクエストを解決するんだ。ツールユーザーは同じモデルでもいいし、よりコスト効率の良い軽いモデルでもいいんだ。ユーザーモデルはリクエストをツールが理解して実行できる形式に変換する。
このアプローチの利点
この方法はツール作成と使用を継続的に行えるんだ。新しいリクエストが来た時に、適切なツールがすでにあれば、ツールユーザーはそれを直接適用できる。それで時間とリソースを節約できるし、ツール作りは各タスクごとに一度だけで済むから、ツールは何度も再利用できる。
ツールメーカーとツールユーザーの役割を分けることで、複雑なタスクに対応しつつコストをうまく管理できるんだ。強力なモデルがツール作成を担当し、シンプルなモデルがそれを使うことに集中する。これで高コストをかけずにパフォーマンスレベルを維持しやすくなるよ。
パフォーマンス評価
提案されたフレームワークはBig-Benchベンチマークのような様々な複雑なタスクでテストされてる。ツールメーカーとしてGPT-4、ツールユーザーとしてGPT-3.5を使った結果は、両方の役割でGPT-4を使うのと同じくらいのパフォーマンスだったけど、ずっと低コストだったよ。
実世界のアプリケーション
このフレームワークは、会議のスケジュール調整や論理的推論、複雑な推論を必要とする他のリクエスト処理などにアプリケーションがある。たとえば、会議のための共通の時間を見つける関数をツールメーカーが作り、ツールユーザーがそれを個々のリクエストに適用することができるよ。
コスト効率
このフレームワークはファンクショナルキャッシュのアイデアも持ち込んでる。このキャッシュはツールメーカーが生成したツールを保存して、ツールユーザーが同じタスクのために再生成せずにアクセスできるようにするんだ。高パフォーマンスを維持しながらコスト効率に注目してるよ。
たくさんのリクエストが継続的にあるサーバーのシナリオでは、この設定が既存のツールを使えるか、新しいツールを作る必要があるかを判断するのに役立つ。新しいツールが必要なら、ディスパッチャーがツールメーカーに作ってもらうことができる。
課題と考慮事項
このアプローチは期待できるけど、いくつかの課題も残ってる。質の高いツールが必要で、質の悪いツールは非効率や誤った解決策につながるからね。制御された実験の外でツールを評価するのも挑戦で、実際のシナリオは予測できないことが多いんだ。
さらに、LLMがより多くの能力を得るにつれて、倫理や制御についての疑問も出てくる。これらのツールは効率を改善するけど、その自律性は実世界での信頼性や安全性に関する懸念を引き起こすよ。
今後の方向性
今後の研究はツールの適応性を向上させることに焦点を当てるべきだね。ツールメーカーが新しいタスクに基づいて既存のツールを洗練させることができるようにするのは、継続的な開発にとって重要なんだ。これは人間と機械の知能のギャップを埋めるのにも役立つよ。
実世界のシナリオを反映したデータセットを作成することも役立つね。これによって、これらのシステムが様々なコンテキストでどう機能するかをよりよく理解できて、効果的に自分自身のツールを作成・使用できる次世代のAIシステムへの道を開くことができる。
結論
LLMs as Tool Makersのコンセプトは、言語モデルが幅広いタスクのためにツールを作成・使用する新しい方法を提供してる。このアプローチはツール作成と使用の役割を異なるモデルに分担させることで、効率的かつコスト効果的になってるんだ。これによって、未来の研究や応用への新しい道が開けて、AIの能力の進展を約束しつつ、安全性と倫理的な影響についての慎重な検討を促進することにもなるよ。
タイトル: Large Language Models as Tool Makers
概要: Recent research has highlighted the potential of large language models (LLMs) to improve their problem-solving capabilities with the aid of suitable external tools. In our work, we further advance this concept by introducing a closed-loop framework, referred to as LLMs A s Tool Makers (LATM), where LLMs create their own reusable tools for problem-solving. Our approach consists of two phases: 1) tool making: an LLM acts as the tool maker that crafts tools for a set of tasks. 2) tool using: another LLM acts as the tool user, which applies the tool built by the tool maker for problem-solving. On the problem-solving server side, tool-making enables continual tool generation and caching as new requests emerge. This framework enables subsequent requests to access cached tools via their corresponding APIs, enhancing the efficiency of task resolution. Recognizing that tool-making requires more sophisticated capabilities, we assign this task to a powerful, albeit resource-intensive, model. Conversely, the simpler tool-using phase is delegated to a lightweight model. This strategic division of labor allows the once-off cost of tool-making to be spread over multiple instances of tool-using, significantly reducing average costs while maintaining strong performance. Furthermore, our method offers a functional cache through the caching and reuse of tools, which stores the functionality of a class of requests instead of the natural language responses from LLMs, thus extending the applicability of the conventional cache mechanism. We evaluate our approach across various complex reasoning tasks, including Big-Bench tasks. With GPT-4 as the tool maker and GPT-3.5 as the tool user, LATM demonstrates performance equivalent to using GPT-4 for both roles, but with a significantly reduced inference cost.
著者: Tianle Cai, Xuezhi Wang, Tengyu Ma, Xinyun Chen, Denny Zhou
最終更新: 2024-03-10 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://arxiv.org/abs/2305.17126
ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2305.17126
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
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