中国の東呉大学の研究者らは、外部ツールを使用できるように言語モデルをトレーニングするのに役立つフレームワークを開発しました。
CoTools と呼ばれるこのフレームワークは、どこでどのツールを呼び出すかを決定するために、凍結された基盤モデルのセマンティック表現機能を活用しました。
また、CoT 推論タスク中に効率的なツールを選択することもできます。
このフレームワークの実装について書いた著者は、「MCP と科学ツールを使用して生成 AI エージェントを構築するために使用できる可能性がある」と述べています。
ただし、LLM 自体からのアクセスのみが必要です。
現在、ulm 学習メソッドは、検閲レベル化ロジックのような COOF ベースの推論システムなどのアプリケーション ケースを可能にする、共同ツール化アルゴリズムの導入に有効であると考えられています (CoolLMLMseachable 学習モデル (感知可能) 認知処理システム [ion_cook/探索プロセス [オープンウェイト モデリング プラットフォームでの連携] 計算モデリング プラットフォームは、このメソッドを使用して説明されています)。
コメント