ToolTalk: Evaluating Tool-Usage in a Conversational Setting

📄 arXiv: 2311.10775v1 📥 PDF

作者: Nicholas Farn, Richard Shin

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2023-11-15

备注: 10 pages, 1 figure, ICLR 2024 Submission, https://github.com/microsoft/ToolTalk

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出ToolTalk基准以评估对话环境中的工具使用

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

关键词: 大型语言模型 工具使用 对话系统 性能评估 自动化评估 用户意图 多步骤任务

📋 核心要点

  1. 现有的LLM助手在执行复杂任务时缺乏有效的工具使用评估标准，导致性能难以量化。
  2. 本文提出ToolTalk基准，通过对话形式要求多步骤工具使用，提供全面的自动化评估机制。
  3. 在ToolTalk基准上，GPT-3.5和GPT-4的成功率分别为26%和50%，为未来的研究提供了改进方向。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在推理和决策能力上取得了显著进展，并能够与用户进行自然对话。近期的研究旨在增强基于LLM的助手，使其能够访问私有或最新信息并代表用户执行操作。为更好地衡量这些助手的性能，本文提出了ToolTalk，一个包含复杂用户意图的基准，要求通过对话进行多步骤工具使用。ToolTalk包含28个工具，分为7个插件，并提供每个工具的完整模拟实现，允许对依赖执行反馈的助手进行完全自动化评估。ToolTalk还强调对外部世界产生影响的工具，而不仅仅是用于引用或搜索信息的工具。我们在ToolTalk上评估了GPT-3.5和GPT-4，成功率分别为26%和50%。对错误的分析揭示了三个主要类别，并提出了一些未来改进的方向。我们在https://github.com/microsoft/ToolTalk上发布了ToolTalk。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有LLM助手在复杂任务中工具使用评估不足的问题。现有方法无法有效量化助手在执行多步骤任务时的表现，尤其是涉及外部工具的使用。

核心思路：论文提出ToolTalk基准，设计复杂的用户意图和多步骤工具使用场景，通过对话形式进行评估，旨在提升对助手性能的量化能力。

技术框架：ToolTalk基准包含28个工具，分为7个插件，提供每个工具的完整模拟实现，支持自动化评估。整体流程包括用户意图生成、工具调用和执行反馈收集。

关键创新：ToolTalk的主要创新在于强调工具对外部世界的影响，而不仅限于信息检索，填补了现有评估标准的空白。

关键设计：在ToolTalk中，工具的设计考虑了多样性和复杂性，确保能够模拟真实世界的多步骤交互场景。

🖼️ 关键图片

fig_0
img_1

📊 实验亮点

在ToolTalk基准上，GPT-3.5和GPT-4的成功率分别为26%和50%，显示出较为显著的性能差异。这一结果不仅揭示了当前模型在复杂工具使用中的局限性，也为未来的改进提供了明确的方向。

🎯 应用场景

ToolTalk基准的潜在应用领域包括智能助手的性能评估、对话系统的优化以及人机交互研究。通过提供标准化的评估框架，ToolTalk能够帮助研究人员和开发者更好地理解和改进助手在复杂任务中的表现，推动智能助手的实际应用和发展。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) have displayed massive improvements in reasoning and decision-making skills and can hold natural conversations with users. Many recent works seek to augment LLM-based assistants with external tools so they can access private or up-to-date information and carry out actions on behalf of users. To better measure the performance of these assistants, this paper introduces ToolTalk, a benchmark consisting of complex user intents requiring multi-step tool usage specified through dialogue. ToolTalk contains 28 tools grouped into 7 plugins, and includes a complete simulated implementation of each tool, allowing for fully automated evaluation of assistants that rely on execution feedback. ToolTalk also emphasizes tools that externally affect the world rather than only tools for referencing or searching information. We evaluate GPT-3.5 and GPT-4 on ToolTalk resulting in success rates of 26% and 50% respectively. Our analysis of the errors reveals three major categories and suggests some future directions for improvement. We release ToolTalk at https://github.com/microsoft/ToolTalk.