ToolScan: A Benchmark for Characterizing Errors in Tool-Use LLMs
作者: Shirley Kokane, Ming Zhu, Tulika Awalgaonkar, Jianguo Zhang, Thai Hoang, Akshara Prabhakar, Zuxin Liu, Tian Lan, Liangwei Yang, Juntao Tan, Rithesh Murthy, Weiran Yao, Zhiwei Liu, Juan Carlos Niebles, Huan Wang, Shelby Heinecke, Caiming Xiong, Silivo Savarese
分类: cs.SE, cs.AI
发布日期: 2024-11-20 (更新: 2025-06-26)
💡 一句话要点
ToolScan：用于表征工具使用LLM中错误的新基准测试
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 工具使用 基准测试 错误分析 AI系统 评估指标 错误模式
📋 核心要点
- 现有工具使用LLM的评估基准缺乏对失败案例的细致分析，仅提供成功率，限制了对模型弱点的理解。
- ToolScan旨在通过提供一个包含多样化查询的数据集，来识别LLM在工具使用任务中常见的七种错误模式。
- 实验表明，即使是最先进的LLM也会在ToolScan基准上表现出明显的错误模式，为错误缓解策略提供了指导。
📝 摘要（中文）
评估大型语言模型（LLM）是构建高性能复合AI系统最关键的方面之一。由于LLM的输出会传递到下游步骤，因此识别LLM错误对于系统性能至关重要。LLM在AI系统中的一项常见任务是工具使用。虽然有几个基准环境用于评估LLM在此任务上的表现，但它们通常只给出成功率，而没有对失败案例进行任何解释。为了解决这个问题，我们引入了TOOLSCAN，这是一个新的基准，用于识别LLM在工具使用任务中输出的错误模式。我们的基准数据集包含来自不同环境的查询，可用于测试七种新表征的错误模式的存在。使用TOOLSCAN，我们表明即使是最突出的LLM也会在其输出中表现出这些错误模式。研究人员可以使用TOOLSCAN的这些见解来指导他们的错误缓解策略。
🔬 方法详解
问题定义：现有工具使用LLM的评估方法主要关注整体成功率，缺乏对模型失败原因的深入分析。这使得研究人员难以理解LLM在工具使用过程中的具体弱点，从而阻碍了有针对性的改进。现有的基准测试未能充分揭示LLM在处理复杂工具使用任务时可能出现的各种错误模式。
核心思路：ToolScan的核心思路是构建一个专门用于识别和表征LLM在工具使用任务中错误模式的基准测试。通过设计包含多样化场景和查询的数据集，ToolScan旨在系统性地暴露LLM在工具使用过程中的各种潜在错误。这种方法允许研究人员更精确地诊断LLM的弱点，并开发更有效的错误缓解策略。
技术框架：ToolScan基准测试包含一个多样化的查询数据集，这些查询来自不同的环境，旨在测试LLM在工具使用任务中的表现。该基准测试定义了七种新的错误模式，这些模式涵盖了LLM在工具使用过程中可能出现的各种常见错误。研究人员可以使用ToolScan来评估LLM的输出，并识别其中存在的错误模式。评估过程通常涉及将查询输入LLM，分析LLM的输出，并将其与预定义的错误模式进行比较。
关键创新：ToolScan最重要的技术创新在于其对LLM在工具使用任务中错误模式的系统性表征。通过定义七种新的错误模式，ToolScan提供了一个更细粒度的评估框架，允许研究人员更精确地诊断LLM的弱点。与现有基准测试相比，ToolScan不仅关注整体成功率，还关注LLM在工具使用过程中的具体错误类型。
关键设计：ToolScan的关键设计包括数据集的多样性、错误模式的定义以及评估指标的选择。数据集包含来自不同环境的查询，以确保基准测试的泛化能力。七种错误模式的定义基于对LLM在工具使用任务中常见错误的分析。评估指标旨在量化LLM在不同错误模式上的表现，从而提供更全面的评估结果。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
ToolScan基准测试表明，即使是最先进的LLM也会在其输出中表现出明显的错误模式。实验结果揭示了LLM在处理特定类型的工具使用任务时存在的弱点，例如对工具参数的错误理解或对工具调用顺序的错误规划。这些发现为研究人员提供了宝贵的见解，可以指导他们开发更有效的错误缓解策略。
🎯 应用场景
ToolScan的研究成果可广泛应用于开发更可靠、更智能的AI系统。通过识别和缓解LLM在工具使用中的错误，可以提高自动化流程的效率和准确性。该基准测试可用于改进机器人、智能助手和自动化软件开发等领域的应用，并促进人机协作的进一步发展。
📄 摘要（原文）
Evaluating Large Language Models (LLMs) is one of the most critical aspects of building a performant compound AI system. Since the output from LLMs propagate to downstream steps, identifying LLM errors is crucial to system performance. A common task for LLMs in AI systems is tool use. While there are several benchmark environments for evaluating LLMs on this task, they typically only give a success rate without any explanation of the failure cases. To solve this problem, we introduce TOOLSCAN, a new benchmark to identify error patterns in LLM output on tool-use tasks. Our benchmark data set comprises of queries from diverse environments that can be used to test for the presence of seven newly characterized error patterns. Using TOOLSCAN, we show that even the most prominent LLMs exhibit these error patterns in their outputs. Researchers can use these insights from TOOLSCAN to guide their error mitigation strategies.