T-Eval: Evaluating the Tool Utilization Capability of Large Language Models Step by Step

📄 arXiv: 2312.14033v3 📥 PDF

作者: Zehui Chen, Weihua Du, Wenwei Zhang, Kuikun Liu, Jiangning Liu, Miao Zheng, Jingming Zhuo, Songyang Zhang, Dahua Lin, Kai Chen, Feng Zhao

分类: cs.CL

发布日期: 2023-12-21 (更新: 2024-01-15)

备注: Project: https://open-compass.github.io/T-Eval

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

T-Eval：一种逐步评估大语言模型工具利用能力的新基准

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

关键词: 大语言模型 工具利用 评估基准 指令遵循 推理能力

📋 核心要点

  1. 现有方法对LLM工具利用能力的评估缺乏细粒度分析，难以深入理解模型内部机制。
  2. T-Eval将工具利用分解为指令遵循等多个子过程，实现对LLM能力的逐步评估。
  3. 实验表明T-Eval与面向结果的评估一致，并能提供更细粒度的能力分析，具有有效性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）在各种自然语言处理任务中取得了显著的性能，并通过工具增强了更广泛的应用。然而，如何评估和分析LLM的工具利用能力仍然未被充分探索。与先前整体评估模型的工作不同，本文将工具利用分解为多个子过程，包括指令遵循、规划、推理、检索、理解和回顾。在此基础上，进一步引入T-Eval来逐步评估工具利用能力。T-Eval将工具利用评估分解为沿模型能力的几个子领域，从而促进对LLM整体和孤立能力的内在理解。在T-Eval上进行了广泛的实验和对各种LLM的深入分析。T-Eval不仅表现出与面向结果的评估的一致性，而且还提供了对LLM能力的更细粒度的分析，为LLM工具利用能力的评估提供了一个新的视角。该基准将在https://github.com/open-compass/T-Eval上提供。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大语言模型工具利用能力评估方法通常采用整体评估的方式，无法深入了解模型在工具使用过程中的具体表现。这种笼统的评估方式难以定位模型在哪些环节存在不足，阻碍了模型能力的进一步提升。因此，需要一种更细粒度的评估方法，能够对工具利用的各个环节进行独立评估。

核心思路：T-Eval的核心思路是将LLM的工具利用过程分解为多个关键的子过程，包括指令遵循、规划、推理、检索、理解和回顾。通过对每个子过程进行独立的评估，可以更清晰地了解模型在工具利用过程中的优势和不足。这种分解的思想使得评估结果更具可解释性，有助于指导模型改进。

技术框架：T-Eval的整体框架包含以下几个主要步骤：首先，根据预定义的任务，生成包含工具利用需求的指令。然后，LLM接收指令并执行相应的工具调用。接下来，T-Eval将工具利用过程分解为多个子过程，并针对每个子过程设计相应的评估指标。最后，根据评估指标对LLM在每个子过程中的表现进行评分，并生成综合的评估报告。

关键创新：T-Eval最重要的创新在于其细粒度的评估方式。与传统的整体评估方法相比，T-Eval能够更准确地反映LLM在工具利用过程中的真实能力。此外，T-Eval还提供了一套完整的评估指标体系，涵盖了工具利用的各个关键环节，为LLM的评估提供了更全面的视角。

关键设计：T-Eval的关键设计包括以下几个方面：首先，针对不同的子过程，设计了不同的评估指标，以确保评估的准确性和有效性。例如，对于指令遵循子过程，评估指标包括指令的完整性和准确性；对于规划子过程，评估指标包括规划的合理性和效率。其次，T-Eval采用人工评估和自动评估相结合的方式，以提高评估的可靠性。人工评估主要用于评估模型的推理能力和理解能力，而自动评估主要用于评估模型的指令遵循能力和检索能力。

📊 实验亮点

T-Eval在多个LLM上进行了实验，结果表明，T-Eval能够有效区分不同模型在工具利用能力上的差异，并提供细粒度的性能分析。实验结果与面向结果的整体评估结果具有一致性，验证了T-Eval的有效性。此外，T-Eval还揭示了不同模型在不同子过程中的表现差异，为模型改进提供了有价值的参考。

🎯 应用场景

T-Eval可应用于评估和提升大语言模型在各种实际场景中的工具利用能力，例如智能助手、自动化报告生成、科学研究等。通过T-Eval，开发者可以更有效地诊断模型在工具使用方面的瓶颈，并针对性地进行优化，从而提升LLM在实际应用中的性能和可靠性。该基准也有助于推动LLM工具利用能力评估领域的研究。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLM) have achieved remarkable performance on various NLP tasks and are augmented by tools for broader applications. Yet, how to evaluate and analyze the tool-utilization capability of LLMs is still under-explored. In contrast to previous works that evaluate models holistically, we comprehensively decompose the tool utilization into multiple sub-processes, including instruction following, planning, reasoning, retrieval, understanding, and review. Based on that, we further introduce T-Eval to evaluate the tool utilization capability step by step. T-Eval disentangles the tool utilization evaluation into several sub-domains along model capabilities, facilitating the inner understanding of both holistic and isolated competency of LLMs. We conduct extensive experiments on T-Eval and in-depth analysis of various LLMs. T-Eval not only exhibits consistency with the outcome-oriented evaluation but also provides a more fine-grained analysis of the capabilities of LLMs, providing a new perspective in LLM evaluation on tool-utilization ability. The benchmark will be available at https://github.com/open-compass/T-Eval.