教授语言模型使用工具

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使用工具使我们作为人类变得更有能力。 LLMs也是如此吗？

随着我们对它们的了解越来越深入，大型语言模型（LLMs）变得越来越有趣。这些模型能够准确解决各种复杂任务。然而，与此同时，它们在我们人类看来基本的某些功能上仍然存在困难！例如，LLMs常常会犯算术错误，无法获得当前信息，甚至难以理解时间的推移。鉴于这些局限性，我们可能会想知道如何使LLMs更有能力。LLMs是否注定永远会受到这些限制的困扰？

人类的许多进步都是通过接触新的创新工具（例如印刷机或计算机）催生的。同样的发现是否适用于LLMs？在本概述中，我们将研究一种最近的研究方向，旨在教导LLMs如何使用外部工具，这些工具通过简单的文本到文本APIs提供。使用这些工具，LLMs可以将执行算术或查找当前信息等任务委派给专门的工具。然后，LLM在生成输出时可以使用这个工具返回的信息作为上下文，从而产生更准确和有根据的响应。

使LLMs更有能力

给LLM访问外部工具是解决这些模型面临的一些限制的可靠方法。然而，LLMs并不会自然地知道如何使用工具，这就引出了一个问题：我们如何教导我们的模型利用外部工具？在本节中，我们将探讨一些我们可以选择的选项，并列举对构建LLM应用程序有用的各种工具。

不同类型的学习

教导LLM利用工具与教导LLM解决任何其他任务没有什么区别。由于这些模型以几种不同的方式进行学习，我们将介绍…

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