FREYR: A Framework for Recognizing and Executing Your Requests

📄 arXiv: 2501.12423v1 📥 PDF

作者: Roberto Gallotta, Antonios Liapis, Georgios N. Yannakakis

分类: cs.SE, cs.AI

发布日期: 2025-01-21

备注: 15 pages

💡 一句话要点

FREYR：一个用于识别和执行用户请求的模块化框架

🎯 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 模块化框架 函数调用 视频游戏设计

📋 核心要点

  1. 现有工具使用方法依赖于模型特定提示或微调，导致对新工具适应性差且资源需求高。
  2. FREYR将工具使用分解为独立步骤，实现模块化，从而提升性能和泛化能力。
  3. 实验表明，FREYR在视频游戏设计任务中优于传统工具使用方法，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型作为对话代理表现出色，但通过工具使用（即可执行代码）可以进一步扩展其能力，从而提高响应准确性或解决特定领域的问题。目前实现工具使用的方法通常依赖于特定于模型的提示或对模型进行微调以执行函数调用指令。这两种方法都存在明显的局限性，包括对未见过的工具的适应性降低以及高资源需求。本文介绍了一种简化的框架FREYR，该框架将工具使用过程模块化为独立的步骤。通过这种分解，我们证明FREYR与传统的工具使用方法相比，实现了卓越的性能。我们在专门针对视频游戏设计的一组真实测试用例中评估了FREYR，并将其与Ollama API提供的传统工具使用方法进行了比较。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法在使大型语言模型能够有效利用外部工具时存在局限性。具体来说，依赖于模型特定提示或微调的方法，导致模型难以适应未见过的工具，并且需要大量的计算资源进行训练或调整。这些方法缺乏通用性和可扩展性，限制了大型语言模型在更广泛的应用场景中的潜力。

核心思路：FREYR的核心思路是将工具使用过程分解为一系列独立的、可管理的步骤。通过模块化设计，FREYR能够更灵活地处理不同的工具，并提高模型对新工具的适应性。这种分解还允许对每个步骤进行优化，从而提高整体性能。

技术框架：FREYR框架包含多个模块化的阶段，包括：1) 请求理解：分析用户请求，确定需要使用的工具；2) 工具选择：根据请求选择合适的工具；3) 参数提取：从请求中提取工具所需的参数；4) 工具执行：使用提取的参数执行选定的工具；5) 结果处理：处理工具执行的结果，并将其整合到最终响应中。这些阶段可以根据具体应用场景进行调整和扩展。

关键创新：FREYR的关键创新在于其模块化的设计，将工具使用过程分解为独立的步骤。这种分解使得框架更易于维护和扩展，并且提高了模型对新工具的适应性。与传统的端到端方法相比，FREYR能够更好地利用领域知识，并实现更高的性能。

关键设计：FREYR的具体实现细节（如参数设置、损失函数、网络结构等）在论文中未详细说明，属于未知信息。但可以推测，每个模块可能采用不同的技术，例如，请求理解模块可能使用自然语言理解技术，工具选择模块可能使用知识图谱或相似度匹配算法。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过在视频游戏设计领域的真实测试用例中评估FREYR，证明了其优于传统工具使用方法的性能。具体的性能数据和提升幅度在摘要中未明确给出，属于未知信息。但结论表明，FREYR在特定领域表现出显著的优势。

🎯 应用场景

FREYR框架可应用于各种需要大型语言模型与外部工具交互的场景，例如智能助手、自动化流程、科学计算、数据分析等。通过FREYR，大型语言模型可以更有效地利用外部资源，提高解决问题的能力，并扩展其应用范围。该框架的模块化设计也使其易于定制和集成到不同的系统中，具有广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

Large language models excel as conversational agents, but their capabilities can be further extended through tool usage, i.e.: executable code, to enhance response accuracy or address specialized domains. Current approaches to enable tool usage often rely on model-specific prompting or fine-tuning a model for function-calling instructions. Both approaches have notable limitations, including reduced adaptability to unseen tools and high resource requirements. This paper introduces FREYR, a streamlined framework that modularizes the tool usage process into separate steps. Through this decomposition, we show that FREYR achieves superior performance compared to conventional tool usage methods. We evaluate FREYR on a set of real-world test cases specific for video game design and compare it against traditional tool usage as provided by the Ollama API.