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近日，华为诺亚方舟实验室与我国科技大学（中科大）的研究人员共同推出了一项创新的工具调用模型——ToolACE。该模型在开源工具调用榜单BFCL上取得了与GPT-4相当的效果，并且已经开源，成为开源领域的第一名。
ToolACE模型的核心优势在于其能够自动化生成高准确性、高复杂性、高多样性的工具调用数据。大语言模型如GPT-4虽然在语言处理能力上表现出色，但独立运作时仍存在局限性，如无法进行复杂计算、获取实时信息以及提供专业定制化功能等。而ToolACE通过其工具调用能力，不仅限于文字处理，更能提供全面、实时、精确的服务，极大地扩展了其应用范围和实际价值。
为了提高模型的工具调用能力，高质量、多样化、且复杂的训练数据至关重要。然而，现实中工具调用数据的收集和标注极为困难，现有的合成数据生成方式在覆盖率和准确性方面仍存在不足。针对这一挑战，华为诺亚方舟实验室与中科大等机构的研究人员提出了ToolACE，一个统一的工具调用数据合成框架。
ToolACE通过创新的自进化合成过程，构建了一个包含26,507个多样化API的API库。通过多智能体之间的交互生成对话，并通过形式化的思维过程进行引导，确保生成的数据复杂且多样化。此外，ToolACE还结合了基于规则和基于模型的数据质检机制，确保数据准确性。
基于对应的合成数据对LLama 3.1进行微调，以8B的模型量级，在开源工具调用榜单BFCL上，ToolACE模型的表现与GPT-4相当，并超过了如Functionary等70B模型的效果。
这一成果标志着我国在人工智能领域的又一重要突破，为后续大语言模型的研究和应用提供了有力支持。未来，ToolACE有望在更多领域发挥重要作用，推动人工智能技术的进一步发展。
论文题目：ToolACE: Winning the Points of LLM Function Calling
论文链接：https://arxiv.org/abs/2409.00920
模型和数据链接：https://huggingface.co/Team-ACE/
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