Date: 2026-03-18
Description
ToolLLM(DFSDT 알고리즘): LLM이 다양한 API를 활용해 문제 해결 능력을 향상시킴. 구조적 출력의 신뢰성 강화, 트리 탐색을 통해 최적의 API 호출 경로 탐색, DFSDT를 통해 가능한 API 후보 생성 및 유용성 평가. ToolRetro(Agent 튜닝): LLM 내부의 잠재적 지능을 활성화하는 방법론. 에이전트로서 일하는 방법을 가르쳐 모델을 정렬시키는 방식. GPT-4와 같은 잘하는 모델의 처리 방식을 모델에게 가르침. API 리트리버: 수만 개의 API 중 인스트럭션과 가장 관련성이 높은 도구를 선별하는 기술로 임베딩 간의 코사인 유사도 계산. ToolEval: 작업 성공 여부를 지표로 사용하여 평가하는 자동 평가 방법론. 실험 결과: ToolLlama이 70억 파라미터 규모에서 GPT-3.5 수준의 도구 사용 능력을 보임.
Timeline
Source: https://youtu.be/yrMkr0ylmmU