Tool Learning with Foundation Models

要約

タイトル：ファウンデーションモデルによるツール学習

要約：
– 人間は、道具を作り使う能力によって、物理的な制限を克服し、新たな領域を探究することができます。
– ファウンデーションモデルの登場により、AIシステムは、人間と同様に道具の使用に熟達する可能性があります。
– このアプローチ、すなわちファウンデーションモデルを使ったツール学習は、専門的なツールとファウンデーションモデルの強みを組み合わせ、問題解決の精度、効率、自動化を向上させることができます。
– 本論文では、ツール学習に関する鍵となる課題、機会、および将来の研究についての包括的な理解がまだ欠如しているため、その問題を明確化し、調査を行います。
– 17の代表的なツールを使用した実験の結果、現在のファウンデーションモデルは、巧みにツールを利用するための潜在的な可能性を示しています。
– 今後の研究において、ツールとファウンデーションモデルの統合に向けたアプローチがさらに進むことを期待しています。

要約のポイント：
– AIシステムが人間と同等に道具を使うことができる可能性がある。
– 専門的なツールとファウンデーションモデルを組み合わせることで、問題解決の精度、効率、自動化を向上させる。
– ユーザーの指示を理解した上で、モデルは複雑なタスクを複数のサブタスクに分解すること、推論を通じてプランを動的に調整すること、適切なツールを選択して各サブタスクを効果的に解決することが求められる。
– 実験により、現在のファウンデーションモデルは、ツールの巧みな利用に潜在的な可能性を持っていることがわかった。
– ツールとファウンデーションモデルの統合に向けたアプローチをさらに進めることが期待される。

要約(オリジナル)

Humans possess an extraordinary ability to create and utilize tools, allowing them to overcome physical limitations and explore new frontiers. With the advent of foundation models, AI systems have the potential to be equally adept in tool use as humans. This paradigm, i.e., tool learning with foundation models, combines the strengths of specialized tools and foundation models to achieve enhanced accuracy, efficiency, and automation in problem-solving. Despite its immense potential, there is still a lack of a comprehensive understanding of key challenges, opportunities, and future endeavors in this field. To this end, we present a systematic investigation of tool learning in this paper. We first introduce the background of tool learning, including its cognitive origins, the paradigm shift of foundation models, and the complementary roles of tools and models. Then we recapitulate existing tool learning research into tool-augmented and tool-oriented learning. We formulate a general tool learning framework: starting from understanding the user instruction, models should learn to decompose a complex task into several subtasks, dynamically adjust their plan through reasoning, and effectively conquer each sub-task by selecting appropriate tools. We also discuss how to train models for improved tool-use capabilities and facilitate the generalization in tool learning. Considering the lack of a systematic tool learning evaluation in prior works, we experiment with 17 representative tools and show the potential of current foundation models in skillfully utilizing tools. Finally, we discuss several open problems that require further investigation for tool learning. Overall, we hope this paper could inspire future research in integrating tools with foundation models.

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