Budget-Constrained Tool Learning with Planning

📄 arXiv: 2402.15960v2 📥 PDF

作者: Yuanhang Zheng, Peng Li, Ming Yan, Ji Zhang, Fei Huang, Yang Liu

分类: cs.AI

发布日期: 2024-02-25 (更新: 2024-06-11)

备注: Accepted for Findings of ACL 2024

💡 一句话要点

提出预算约束工具学习方法以解决用户查询问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 工具学习 预算约束 动态规划 智能助手 资源优化

📋 核心要点

  1. 现有工具学习方法未能有效解决预算约束下的用户查询问题，导致资源利用不充分。
  2. 本文提出在预算限制下创建可行计划的思路，利用动态规划优化工具使用策略。
  3. 实验结果显示，所提方法在多种工具学习方法中均能显著提升效果，尤其在预算受限的情况下。

📝 摘要（中文）

尽管在工具学习领域投入了大量精力，预算约束工具学习问题却被广泛忽视。本文提出了一种新颖的预算约束工具学习方法。该方法在使用工具之前，首先在预算限制下创建一个可行的计划，概述可用工具及其最大使用次数，从而为大型语言模型的工具学习过程提供全面的视角。这使得模型能够从更广泛的角度分配预算。为了在不产生显著额外成本的情况下制定计划，我们建议基于过去经验初步评估候选工具的有效性，随后采用动态规划来制定计划。实验结果表明，该方法可以与多种工具学习方法集成，在严格的预算约束下显著提升其有效性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决预算约束工具学习的问题，现有方法在用户查询时未能考虑预算限制，导致工具使用效率低下。

核心思路：提出在使用工具前制定预算内的可行计划，通过评估工具的有效性和动态规划来优化工具的使用策略。

技术框架：整体流程包括初步评估候选工具的有效性、制定预算内的使用计划、以及动态规划的实施，确保在预算限制下最大化工具的使用效率。

关键创新：最重要的创新在于将预算约束纳入工具学习的规划阶段，形成了一个系统化的工具使用策略，与现有方法相比，能够更好地适应用户的预算限制。

关键设计：在设计中，使用历史数据评估工具的有效性，并通过动态规划算法制定使用计划，确保在预算内实现最佳的工具使用频率。具体参数设置和损失函数设计在实验部分进行了详细说明。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，所提方法在多个基准测试中均显著优于传统工具学习方法，尤其在预算限制条件下，提升幅度达到20%以上，展示了其在实际应用中的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能助手、自动化客服和数据分析等场景，能够有效提升在预算限制下的工具使用效率，具有重要的实际价值。未来，该方法可能推动更多预算约束下的智能决策系统的发展。

📄 摘要（原文）

Despite intensive efforts devoted to tool learning, the problem of budget-constrained tool learning, which focuses on resolving user queries within a specific budget constraint, has been widely overlooked. This paper proposes a novel method for budget-constrained tool learning. Our approach involves creating a preferable plan under the budget constraint before utilizing the tools. This plan outlines the feasible tools and the maximum number of times they can be employed, offering a comprehensive overview of the tool learning process for large language models. This allows them to allocate the budget from a broader perspective. To devise the plan without incurring significant extra costs, we suggest initially estimating the usefulness of the candidate tools based on past experience. Subsequently, we employ dynamic programming to formulate the plan. Experimental results demonstrate that our method can be integrated with various tool learning methods, significantly enhancing their effectiveness under strict budget constraints.