ToolSandbox：一款功能强大的语言模型工具使用评估框架

ToolSandbox：一款功能强大的语言模型工具使用评估框架

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

项目介绍

ToolSandbox 是一款面向大型语言模型（LLM）工具使用能力的评估框架。该框架配合研究论文《ToolSandbox: A Stateful, Conversational, Interactive Evaluation Benchmark for LLM Tool Use Capabilities》共同发布。该论文探讨了如何评估语言模型在使用外部工具解决实际挑战时的表现，特别是在工具辅助的语言模型领域。ToolSandbox 引入了一种新的评估方法，包括具有状态的工具执行、工具之间的隐式状态依赖、内置的按策略对话评估用户模拟器，以及针对任意轨迹的中间和最终里程碑的动态评估策略。

项目技术分析

ToolSandbox 旨在解决当前语言模型工具使用能力评估中存在的问题，如评估基于无状态的 Web 服务（RESTful API），基于单轮用户提示，或基于离策略对话轨迹。该框架采用了有状态的工具执行，能够评估工具之间的状态依赖性，支持按策略的对话评估，并提供了一种动态评估策略，以跟踪任务执行的整个流程。

ToolSandbox 的核心技术包括：

• 状态管理：框架记录了工具、对话历史和世界状态，使得每次对话的每个轮次都可以进行状态快照，便于后续的检查和评估。
• 工具集：框架内置了一系列高度可组合的 Python 函数，它们可以是显式或隐式依赖的。

项目技术应用场景

ToolSandbox 可以应用于多种场景，包括但不限于：

• 语言模型工具使用能力的基准测试。
• 对话系统的性能评估。
• 复杂任务执行中的中间状态监测。
• 机器学习模型的对话式评估。

项目特点

ToolSandbox 的特点如下：

1. 状态管理：与其他评估框架不同，ToolSandbox 具有完整的状态管理机制，能够记录对话的每个轮次的状态，便于深入分析和评估。

2. 高度可组合的工具集：内置的工具集设计为高度可组合，使得评估和测试更加灵活。

3. 动态评估策略：框架支持动态评估策略，可以针对任意轨迹的中间和最终里程碑进行评估。

4. 全面的评估结果：ToolSandbox 生成的评估结果详细全面，包括每个对话轮次的状态快照和最终结果。

5. 易于扩展：框架设计为易于扩展，用户可以根据需要添加新的工具或评估策略。

ToolSandbox：一款领先的对话式评估工具

ToolSandbox 项目的核心功能/场景：对话式、交互式语言模型工具使用评估。

ToolSandbox 的发布为语言模型工具使用能力的评估提供了全新的视角和方法。通过其内置的用户模拟器和动态评估策略，研究人员可以更加深入地理解语言模型在实际应用中的表现。以下是该项目的详细解读。

项目介绍

ToolSandbox 是一个用于评估大型语言模型工具使用能力的基准测试框架。它解决了现有评估方法中的局限性，如无状态工具评估和单轮对话评估。通过引入状态管理机制和对话式评估，该框架为语言模型评估提供了新的视角。

项目技术分析

在技术层面，ToolSandbox 采用了以下关键技术和设计：

• 状态管理：框架通过记录对话历史、工具使用状态和世界状态来管理对话的状态。
• 内置用户模拟器：支持按策略的对话评估，使得评估更加接近真实用户交互。
• 动态评估策略：可以根据任务的不同阶段，动态调整评估策略。

项目技术应用场景

ToolSandbox 可用于以下应用场景：

• 基准测试：为不同语言模型提供统一的评估标准。
• 对话系统评估：评估对话系统在实际应用中的性能。
• 中间状态监测：在复杂任务执行过程中，监测任务的中间状态。

项目特点

ToolSandbox 的特点包括：

• 状态管理：提供了完整的状态管理机制，能够记录对话的每个轮次的状态。
• 高度可组合的工具集：工具集设计为高度可组合，便于用户自定义和扩展。
• 动态评估策略：支持动态评估策略，能够针对不同任务阶段进行评估。
• 全面的结果分析：生成的评估结果详细，包括每个轮次的状态快照和最终结果。

通过以上特点和功能，ToolSandbox 成为了一个强大的语言模型工具使用评估框架，对于研究人员和开发人员来说，它都是不可或缺的工具之一。

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