工具学习论文精选指南

工具学习论文精选指南

ToolLearningPapers 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/to/ToolLearningPapers

项目介绍

工具学习论文精选指南 是一个由清华大学自然语言处理团队维护的开源项目。它汇集了关于工具学习的必读文献，特别是那些探索如何将基础模型融入工具使用以增强问题解决能力的研究。这个项目旨在提供一个资源库，促进对这一新兴领域的发展理解，帮助研究人员和开发者迅速了解工具学习的关键挑战、机遇及未来趋势。覆盖的主题包括但不限于使用大型语言模型进行工具增强、互动式自然语言处理以及决策制定中的基础模型应用等。

项目快速启动

获取仓库

首先，你需要克隆这个项目到本地：

git clone https://github.com/thunlp/ToolLearningPapers.git

浏览文献

进入项目目录后，你会发现一个包含多个PDF文献的文件夹。例如，要查看“工具学习与基础模型”的预印本，你可以这样做：

cd ToolLearningPapers/papers/

然后，使用PDF阅读器打开对应的文件，比如Tool_Learning_with_Foundation_Models.pdf来开始你的研究之旅。

环境配置

虽然项目主要是文献集合，但一些研究可能会附带代码实现。对于这些情况，你需要依据各个论文中的“Code”部分指引设置相应的编程环境。

应用案例与最佳实践

该项目本身不直接提供具体的应用实例代码，但通过阅读如“ToolQA”和“Toolformer”等涉及工具使用的论文，你可以了解到如何让大型语言模型与外部工具交互的最佳做法。例如，“ToolQA”展示了如何创建一个让LLM能够利用外部工具进行问答的数据库，这对构建智能助手或自动客服系统是极好的启示。

典型生态项目

在这个项目的灵感启发下，社区中的开发者可能会创建自己的工具或框架来支持工具学习的概念。尽管此仓库没有直接列出生态项目，但通过论文中的合作作者、提及的项目或进一步的引用来发现相关工作是个好方法。例如，研究“Chameleon”如何结合大模型进行插件式复合推理，可以激发新的应用开发思路。

---

请注意，实际应用上述理论到实践中时，每个项目可能需要单独的学习和集成步骤，务必参考具体论文的详细说明和潜在的开源代码仓库。

ToolLearningPapers 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/to/ToolLearningPapers