清華系面壁智能推出ToolLLM 提升大模型工具使用能力

　　清華系面壁智能聯合多個研究機構推出 ToolLLM 工具學習框架，加入 OpenBMB 大模型工具體系。ToolLLM 框架通過構建高質量的工具學習指令微調數據集 ToolBench，訓練出具備工具使用能力的 ToolLLaMA 模型，并通過 ToolEval 自動評估工具學習性能。

　　該框架的推出有助于促進開源語言模型更好地使用各種工具，提升在復雜場景下的推理能力。ToolLLaMA 模型在性能評估中表現優秀，泛化能力強于傳統方法，并且在工具檢索上取得了顯著的效果。整體而言，ToolLLM 框架為大模型的工具學習能力提供了重要的推動和支持。

　　特點:

　　1. 強大的語言理解和生成能力;

　　2. 能夠處理復雜任務，具有較高的推理能力;

　　3. 可通過插件功能與外部工具進行交互，擴展其應用范圍;

　　4. 具備泛化能力，能夠處理新任務和新工具;

　　5. 支持工具學習，能夠調用各種專業化工具，提供更全面的問題解決支持。