ToolQA:一个评估大语言模型外部工具使用能力的创新数据集

Ray

ToolQA:挑战大语言模型的工具使用能力

在人工智能快速发展的今天,大语言模型(LLMs)的能力不断突破人们的想象。然而,即便是最先进的LLMs,在面对需要实时信息或专业知识的复杂问题时,仍然存在局限性。为了突破这一瓶颈,研究人员提出了一个创新的解决方案:让LLMs学会使用外部工具。而要评估LLMs在这方面的表现,就需要一个专门的数据集。这就是ToolQA项目的由来。

ToolQA:为何而生?

ToolQA是一个开源数据集,专门设计用于评估工具增强型大语言模型的能力。它的核心目标是测试LLMs在使用外部工具回答具有挑战性问题时的表现。这个数据集的独特之处在于:

  1. 精心筛选的问题:确保LLMs无法仅凭内部知识正确回答。
  2. 多工具组合:大多数问题需要组合使用多个工具才能解答。
  3. 难度分级:提供"简单"和"困难"两个级别的数据集。
  4. 全面诊断:对上下文中工具增强型LLMs进行深入分析。
  5. 人机协作:通过人类和AI的合作创建,可适应新数据和问题。

ToolQA概览图

数据集的丰富性

ToolQA涵盖了8个不同的领域,每个实例都包含问题、答案、参考语料库和工具。参考语料库可以是文本语料库、表格数据库或图形数据库,为外部知识源提供了多样化的形式。

以下是ToolQA数据集的统计概览:

上下文主题知识格式知识规模简单模板数简单问题数困难模板数困难问题数
时间航班表格数据库4,078,3181010010100
时间咖啡表格数据库5,746810013130
空间Yelp表格数据库150,3461110010100
空间Airbnb表格数据库102,5991010010100
数学GSM8K专业能力--100--
社交DBLP553,3201010010100
科学SciREX纯文本语料库43811004100
个人日程纯文本语料库10,00051005100
总计---5580062730

这种多样性确保了ToolQA能够全面评估LLMs在不同场景下使用工具的能力。

数据获取与使用

ToolQA项目非常注重开放性和可用性。研究者可以通过官方链接下载外部语料库数据。此外,项目还提供了原始数据的下载指南,包括航班、咖啡、Yelp、Airbnb等多个领域的数据集。

对于那些希望生成新问题的研究者,ToolQA提供了数据生成代码。这些代码位于/dataset_generation/目录下,只需修改路径即可使用。这种灵活性使得ToolQA不仅可以用于评估,还可以用于模型调优和新的评估集创建。

工具实现:多样化的挑战

ToolQA不仅提供了数据集,还实现了一系列工具,如检索器、SQL解释器和数学计算器。这些工具的实现代码可在./benchmark/ReAct/code/tools目录下找到。值得注意的是,ToolQA的问题设计是开放式的,这反映了项目团队的理念:这些问题本身就具有足够的挑战性,他们不希望限制论文中建议的工具。

研究者被鼓励实验更先进的工具(如更优秀的检索器)来提高性能,或设计更有效的规划模块以更好地组合使用已定义的工具。这种开放态度为创新提供了广阔的空间。

检索器:知识的桥梁

ToolQA使用Langchain包和Chroma向量数据库实现了检索器。预处理后的Chroma向量库可通过官方链接下载。这个检索器扮演着连接LLMs和外部知识的关键角色。

SQL解释器:数据查询的利器

对于需要处理结构化数据的问题,ToolQA提供了SQL解释器。用户需要先将数据库加载到MySQL中,可以通过运行以下命令创建数据库:

python ./benchmark/ReAct/code/tools/table/mysql_db_create.py

这个过程可能需要几个小时,但为后续的数据查询和分析奠定了基础。

数学计算器:精确计算的保障

ToolQA还集成了Wolframalpha的计算功能。使用这个计算器需要在Wolframalpha开发者门户注册一个账号。这个强大的计算工具可以处理各种复杂的数学问题,为LLMs提供精确的计算支持。

项目进展与未来展望

ToolQA项目目前正处于最后的数据清理和代码整理阶段,预计很快就会全面开放。项目团队列出了详细的待办事项,包括:

  • 发布所有简单和困难问题
  • 完成工具实现
  • 发布所有基准代码
  • 更新基准代码

这些进展表明,ToolQA正在稳步向其目标迈进,即为研究社区提供一个全面、可靠的工具增强型LLMs评估平台。

结语:开启AI工具使用能力的新纪元

ToolQA的出现,标志着AI研究进入了一个新的阶段。它不仅仅是一个数据集,更是一个推动LLMs向更高层次发展的催化剂。通过ToolQA,研究者可以:

  1. 全面评估LLMs使用外部工具的能力
  2. 探索LLMs在复杂问题解决中的潜力
  3. 开发更智能、更实用的AI系统

随着ToolQA的不断完善和应用,我们有理由相信,未来的AI系统将更加智能、灵活,能够更好地解决现实世界中的复杂问题。这不仅推动了AI技术的进步,也为人类社会带来了无限可能。

如果您对ToolQA项目感兴趣,欢迎访问GitHub仓库了解更多详情,或通过yczhuang at gatech.edu与项目团队联系。让我们共同期待ToolQA带来的AI革新,迎接智能工具时代的到来! 🚀🔧🤖

参考文献

如果您在研究中使用了ToolQA,请引用以下论文:

@misc{zhuang2023toolqa,
      title={ToolQA: A Dataset for LLM Question Answering with External Tools}, 
      author={Yuchen Zhuang and Yue Yu and Kuan Wang and Haotian Sun and Chao Zhang},
      year={2023},
      eprint={2306.13304},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CL}
}

让我们一起推动AI技术的边界,探索更广阔的可能性!

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