IT之家 5 月 31 日消息，DeepMind、普林斯頓大學和斯坦福大學的研究人員近日提出了一項名為 LATM（LLMs As Tool Makers）的創(chuàng)新框架，該框架可以將像 GPT-4 這樣的大型語言模型轉變?yōu)楣ぞ咧圃煺撸↖T之家注：即讓模型自己生成軟件工具來處理新任務）。
LATM 的創(chuàng)新之處在于它為語言模型引入了工具制造和使用的概念，使得模型能夠自主創(chuàng)建適用于不同任務的工具。這一框架不僅能夠提高模型的靈活性和適應性，還能夠為生成式 AI 提供更加高效和經濟的解決方案。該框架主要包含以下兩個關鍵部分：
工具制造：作為工具制造者，LLM 專門為特定任務設計軟件工具，這些工具以 Python 函數(shù)的形式實現(xiàn)。
工具使用：另一個 LLM 作為工具使用者，可以調用這些軟件工具來處理新的請求。
這種設計可以讓 LATM 能夠將任務分配給最適合的 LLM，將需要具備高強度算力才能實現(xiàn)的工具制造過程可以分配給功能強大、資源密集型的模型，例如 GPT-4；而將相對簡單的使用工具過程分配給輕量級、經濟高效的模型，例如 GPT-3.5 Turbo。這種方法不僅增強了 LLM 解決問題的能力，而且可以顯著降低處理一系列任務的平均計算成本，以最大程度提升框架效率。
實驗結果驗證了 LATM 在復雜推理任務上的有效性。研究人員發(fā)現(xiàn)，LATM 能夠達到與資源密集型模型相當?shù)男阅?，并具有更高的成本效益。這一大型語言模型方法仿照了人類創(chuàng)造和使用工具的進化過程，可促進大型語言模型生成工具的發(fā)展。
研究人員認為，LATM 將為自然語言處理領域帶來重大的突破，并在實際應用中發(fā)揮重要作用，這一創(chuàng)新可高效提升生成式 AI 的效率，以加速促進自然語言處理和人工智能領域的發(fā)展。
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