SciAgent: Tool-augmented Language Models for Scientific Reasoning
作者: Yubo Ma, Zhibin Gou, Junheng Hao, Ruochen Xu, Shuohang Wang, Liangming Pan, Yujiu Yang, Yixin Cao, Aixin Sun, Hany Awadalla, Weizhu Chen
分类: cs.CL, cs.AI
发布日期: 2024-02-18 (更新: 2024-02-21)
💡 一句话要点
提出工具增强的语言模型以解决科学推理问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 工具增强 科学推理 大型语言模型 模型评估 机器学习
📋 核心要点
- 现有的大型语言模型在科学推理任务中表现不佳，难以处理复杂的科学问题。
- 本文提出的工具增强科学推理方法，通过引入可扩展的工具集，提升了LLMs的实用性和解决问题的能力。
- 实验结果显示，SciAgent在SciToolBench基准上表现优异，特别是SciAgent-Mistral-7B的准确率显著高于同类模型。
📝 摘要（中文）
科学推理对现有的大型语言模型（LLMs）提出了极大的挑战。为使这一任务更具可行性，本文引入了一种新的任务设置——工具增强的科学推理。该设置为LLMs提供可扩展的工具集，重点转向熟练的工具使用者而非全知的解题者。为支持这一研究，构建了名为MathFunc的工具增强训练语料库，涵盖超过30,000个样本和约6,000个工具。在此基础上，开发了SciAgent，能够检索、理解并在必要时使用工具进行科学问题解决。此外，本文还设计了SciToolBench基准，涵盖五个科学领域，以评估LLMs在工具辅助下的能力。大量实验表明SciAgent的有效性，尤其是SciAgent-Mistral-7B在绝对准确率上超越同规模的其他LLMs超过13%。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有大型语言模型在科学推理任务中的不足，尤其是在处理复杂问题时的能力限制。现有方法往往依赖于模型的知识储备，而忽视了工具的有效利用。
核心思路：论文提出通过工具增强的方式，使LLMs不仅仅依赖自身知识，而是能够灵活使用外部工具来辅助解决科学问题。这种设计旨在将模型的角色转变为熟练的工具使用者，从而提高其解决问题的能力。
技术框架：整体架构包括工具增强训练语料库MathFunc、SciAgent模型以及评估基准SciToolBench。MathFunc提供了丰富的样本和工具，SciAgent负责检索和使用这些工具，SciToolBench用于评估模型在不同科学领域的表现。
关键创新：最重要的创新在于引入了工具增强的概念，使得LLMs能够在科学推理中更有效地利用外部资源。这一方法与传统的全知解题者模型形成鲜明对比，强调了工具的辅助作用。
关键设计：在模型设计中，SciAgent集成了工具检索和理解模块，能够根据问题的需求选择合适的工具。此外，训练过程中采用了针对性的损失函数，以优化模型在工具使用上的表现。具体的参数设置和网络结构细节在论文中有详细描述。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，SciAgent在SciToolBench基准测试中表现优异，特别是SciAgent-Mistral-7B的绝对准确率比同规模的其他LLMs高出超过13%。此外，SciAgent-DeepMath-7B的性能显著优于ChatGPT，展示了工具增强方法的有效性和优势。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括科学研究、教育和工程等多个领域。通过提升LLMs在科学推理中的能力，能够帮助研究人员更高效地解决复杂问题，促进科学发现。此外，该方法也可用于教育领域，辅助学生理解和解决科学问题，提升学习效果。未来，该技术有望在更多实际场景中得到应用，推动科学技术的发展。
📄 摘要（原文）
Scientific reasoning poses an excessive challenge for even the most advanced Large Language Models (LLMs). To make this task more practical and solvable for LLMs, we introduce a new task setting named tool-augmented scientific reasoning. This setting supplements LLMs with scalable toolsets, and shifts the focus from pursuing an omniscient problem solver to a proficient tool-user. To facilitate the research of such setting, we construct a tool-augmented training corpus named MathFunc which encompasses over 30,000 samples and roughly 6,000 tools. Building on MathFunc, we develop SciAgent to retrieve, understand and, if necessary, use tools for scientific problem solving. Additionally, we craft a benchmark, SciToolBench, spanning five scientific domains to evaluate LLMs' abilities with tool assistance. Extensive experiments on SciToolBench confirm the effectiveness of SciAgent. Notably, SciAgent-Mistral-7B surpasses other LLMs with the same size by more than 13% in absolute accuracy. Furthermore, SciAgent-DeepMath-7B shows much superior performance than ChatGPT.