¿Pueden los Modelos de Lenguaje crear sus propias herramientas?

¿Los Modelos de Lenguaje pueden crear herramientas propias?

LaTM, CREATOR y otros marcos de circuito cerrado para el uso de herramientas de LLM…

En resúmenes recientes, hemos explorado la utilidad de mejorar los modelos de lenguaje grandes (LLM) con herramientas externas. Estos modelos pueden aprender a aprovechar las herramientas de diversas maneras. Sin embargo, debemos darnos cuenta de que los LLM que siguen herramientas existentes solo aprovechan un conjunto limitado de herramientas potenciales [3], ¡mientras que la gama de problemas que queremos resolver con LLM es casi infinita! Con esto en mente, queda claro que tal paradigma es limitante: siempre seremos capaces de encontrar escenarios que requieran herramientas que aún no existen. En este resumen, exploraremos investigaciones recientes que buscan resolver este problema al proporcionar a los LLM las habilidades para crear sus propias herramientas. Este enfoque establece una interesante analogía con la vida humana, ya que la capacidad de fabricar herramientas condujo a importantes avances tecnológicos. Ahora, exploraremos el impacto de técnicas similares en la evolución de los LLM.

“Según las lecciones aprendidas de los hitos evolutivos de los humanos, un punto de inflexión crucial fue que los humanos adquirieron la capacidad de fabricar sus propias herramientas para abordar desafíos emergentes. Nos embarcamos en una exploración inicial para aplicar este concepto evolutivo al ámbito de los LLM”. — de [1]

Antecedentes

Antes de aprender más sobre los LLM que fabrican herramientas, hay algunos conceptos de fondo que necesitamos repasar. Hemos cubierto muchas de estas ideas en resúmenes recientes, pero las repasaremos brevemente ahora para que nuestra discusión de las publicaciones recientes sea más completa y comprensible.

¿Por qué deberíamos usar herramientas?

En resúmenes anteriores, hemos aprendido sobre diferentes tipos de herramientas que se pueden integrar con los LLM para mejorar su rendimiento, como:

• Herramientas básicas (calculadoras, motores de búsqueda, etc.) [enlace]
• APIs de modelos de aprendizaje profundo [enlace]

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