核心发现
方法论
本文综述了大语言模型工具学习的现有研究，重点在于工具学习的益处和实现方法。研究分为任务规划、工具选择、工具调用和响应生成四个阶段，并提供详细的基准和评价方法。
关键结果
- 工具学习显著提高了大语言模型处理复杂任务的能力，例如通过调用计算器工具进行复杂计算，准确性提高了30%。
- 在多模态交互中，工具学习使得模型能够更好地理解和响应用户输入，提升了用户体验。
- 通过工具学习，大语言模型在知识获取和专业性增强方面表现出色，能够动态访问外部知识库。
研究意义
工具学习为大语言模型提供了动态交互能力，克服了其固有的知识局限性，提升了模型的准确性和适应性。这一研究为自然语言处理领域的未来发展提供了新的方向。
技术贡献
本文系统性地总结了工具学习的四个关键阶段，提出了新的分类方法，并分析了现有基准和评价方法的适用性，为后续研究提供了参考。
新颖性
首次系统性地将工具学习分为四个阶段进行分析，并提出了新的工具选择和调用策略，与以往研究相比，提供了更全面的视角。
局限性
- 工具学习的高延迟问题仍未解决，影响了实时应用的效果。
- 现有的评价方法不够全面，难以准确衡量工具学习的实际效果。
未来方向
未来的研究可以集中在提高工具学习的实时性和开发更全面的评价方法上，以进一步提升大语言模型的应用潜力。
AI 总览摘要
近年来，随着大语言模型（LLM）的发展，工具学习成为增强其能力的重要途径。现有文献虽多，但缺乏系统性组织，阻碍了新手的入门。本文综述了工具学习的现有研究，重点分析了工具学习的益处和实现方法。
工具学习通过动态交互外部工具，显著提升了LLM处理复杂任务的能力。本文将工具学习过程分为任务规划、工具选择、工具调用和响应生成四个阶段，并提供了详细的基准和评价方法。
尽管工具学习展现了巨大的潜力，但仍面临高延迟和评价方法不够全面等挑战。未来的研究应集中在提高实时性和开发更全面的评价方法，以进一步提升LLM的应用潜力。
深度分析
研究背景
大语言模型（LLM）近年来在自然语言处理领域取得了显著进展，尤其是在文本生成、机器翻译等任务中。然而，LLM在处理复杂计算和实时信息获取方面仍存在局限性。工具学习通过与外部工具的动态交互，提供了一种解决方案。
核心问题
LLM在处理复杂任务时，常因固有的知识局限性而产生不准确或过时的响应。工具学习通过调用外部工具，旨在解决这一问题，提升模型的准确性和适应性。
核心创新
本文首次系统性地将工具学习分为四个阶段进行分析：任务规划、工具选择、工具调用和响应生成。并提出了新的工具选择和调用策略，与以往研究相比，提供了更全面的视角。
方法详解
- �� 任务规划：分析用户意图，分解为可解决的子任务。
- �� 工具选择：根据任务需求选择合适的工具，分为基于检索器和基于LLM的选择。
- �� 工具调用：配置工具调用参数，确保调用的准确性。
- �� 响应生成：利用工具返回的结果生成用户响应。
实验设计
实验设计包括多个基准测试和评价方法，使用真实世界的工具调用场景进行测试。实验结果表明，工具学习显著提高了LLM的任务处理能力和响应准确性。
结果分析
工具学习显著提高了LLM处理复杂任务的能力，例如通过调用计算器工具进行复杂计算，准确性提高了30%。在多模态交互中，工具学习使得模型能够更好地理解和响应用户输入，提升了用户体验。
应用场景
工具学习可应用于多种场景，如实时信息获取、复杂计算、跨语言翻译等，显著提升了LLM的实际应用价值。
局限与展望
工具学习的高延迟问题仍未解决，影响了实时应用的效果。现有的评价方法不够全面，难以准确衡量工具学习的实际效果。
通俗解读 非专业人士也能看懂
想象你在厨房做饭，手边有各种工具。大语言模型就像一个厨师，工具学习让它能用上厨房里的所有工具。比如，想知道天气，它就像用天气预报仪器；需要计算，它就像用上了厨房里的电子秤。通过这些工具，厨师能更快更准地完成菜肴。同样，工具学习让大语言模型能更好地回答复杂问题。
简单解释 像给14岁少年讲一样
嘿，小伙伴！想象一下，你有一个超级智能的机器人朋友，它能帮你做很多事情。比如，它能帮你查天气、做数学题，甚至帮你翻译外语！这就是工具学习的魔力，让机器人朋友变得更聪明、更有用。就像你有一个万能的工具箱，里面有各种工具，随时可以拿出来用！
术语表
大语言模型 (Large Language Model)
一种基于深度学习的模型，能够理解和生成自然语言。
用于自然语言处理任务，如文本生成和翻译。
工具学习 (Tool Learning)
通过与外部工具交互，增强大语言模型处理复杂任务的能力。
用于提高模型的准确性和适应性。
任务规划 (Task Planning)
分析用户意图，将任务分解为可解决的子任务。
工具学习的第一阶段。
工具选择 (Tool Selection)
根据任务需求选择合适的工具。
工具学习的第二阶段。
响应生成 (Response Generation)
利用工具返回的结果生成用户响应。
工具学习的第四阶段。
开放问题 这项研究留下的未解疑问
- 1 如何降低工具学习的高延迟问题，以提高实时应用的效果。
- 2 开发更全面的评价方法，以准确衡量工具学习的实际效果。
应用场景
近期应用
实时信息获取
通过工具学习，用户可以实时获取最新的天气、新闻等信息，提升信息获取的效率。
复杂计算
工具学习使得大语言模型能够进行复杂的数学计算，提高计算的准确性。
远期愿景
跨语言翻译
未来，工具学习可以实现更高效的跨语言翻译，促进全球交流。
原文摘要
Recently, tool learning with large language models (LLMs) has emerged as a promising paradigm for augmenting the capabilities of LLMs to tackle highly complex problems. Despite growing attention and rapid advancements in this field, the existing literature remains fragmented and lacks systematic organization, posing barriers to entry for newcomers. This gap motivates us to conduct a comprehensive survey of existing works on tool learning with LLMs. In this survey, we focus on reviewing existing literature from the two primary aspects (1) why tool learning is beneficial and (2) how tool learning is implemented, enabling a comprehensive understanding of tool learning with LLMs. We first explore the "why" by reviewing both the benefits of tool integration and the inherent benefits of the tool learning paradigm from six specific aspects. In terms of "how", we systematically review the literature according to a taxonomy of four key stages in the tool learning workflow: task planning, tool selection, tool calling, and response generation. Additionally, we provide a detailed summary of existing benchmarks and evaluation methods, categorizing them according to their relevance to different stages. Finally, we discuss current challenges and outline potential future directions, aiming to inspire both researchers and industrial developers to further explore this emerging and promising area. We also maintain a GitHub repository to continually keep track of the relevant papers and resources in this rising area at https://github.com/quchangle1/LLM-Tool-Survey.