PEToolLLM: Towards Personalized Tool Learning in Large Language Models

📄 arXiv: 2502.18980v1 📥 PDF

作者: Qiancheng Xu, Yongqi Li, Heming Xia, Fan Liu, Min Yang, Wenjie Li

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-02-26

💡 一句话要点

PEToolLLM：提出个性化工具学习框架，提升大语言模型在个性化场景下的工具使用能力

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大语言模型 工具学习 个性化 用户偏好 监督微调 直接偏好优化 PEToolBench 智能助手

📋 核心要点

  1. 现有工具学习方法侧重于通用能力，忽略了用户个性化偏好，导致无法有效处理隐含需求。
  2. 论文提出个性化工具学习任务，并构建PEToolBench基准测试，包含多样用户偏好和工具使用场景。
  3. PEToolLLaMA框架通过监督微调和直接偏好优化，使LLMs适应个性化工具学习任务，实验证明其优越性。

📝 摘要（中文）

工具学习通过外部工具扩展了大语言模型（LLMs）的能力，成为一个有前景的方向。现有的工具学习研究主要集中在通用工具使用能力上，解决指令中明确的用户需求。然而，它们忽略了个性化工具使用能力的重要性，导致无法处理隐含的用户偏好。为了解决这一局限性，我们首先提出了个性化工具学习的任务，该任务整合了用户的交互历史以实现个性化的工具使用。为了填补基准测试缺失的空白，我们构建了PEToolBench，它在三种不同的个性化设置下，以交互历史反映了多样化的用户偏好，并涵盖了广泛的工具使用场景。此外，我们提出了一个框架PEToolLLaMA，使LLMs适应个性化工具学习任务，该框架通过监督微调和直接偏好优化进行训练。在PEToolBench上的大量实验证明了PEToolLLaMA优于现有的LLMs。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大语言模型工具学习方法主要关注通用工具的使用，即根据指令中明确的需求来调用工具。然而，现实场景中，用户的需求往往是隐含的，需要结合用户的历史交互信息才能准确理解。因此，如何让大语言模型能够根据用户的个性化偏好来选择和使用工具，是一个亟待解决的问题。现有方法无法有效处理这种个性化需求，导致工具使用效果不佳。

核心思路：论文的核心思路是让大语言模型学习用户的个性化偏好，从而能够根据用户的历史交互信息，更准确地选择和使用工具。具体来说，就是将用户的交互历史作为输入，让模型学习到用户在不同场景下的工具使用习惯和偏好。这样，模型在面对新的指令时，就可以结合用户的历史信息，推断出用户隐含的需求，并选择最合适的工具来完成任务。

技术框架：论文提出的PEToolLLaMA框架主要包含两个阶段：监督微调（SFT）和直接偏好优化（DPO）。在SFT阶段，使用PEToolBench数据集对LLM进行微调，使其初步具备个性化工具学习的能力。在DPO阶段，使用用户偏好数据对模型进行优化，使其能够更好地学习用户的偏好，从而提高工具选择的准确性。整体流程是：输入用户指令和历史交互信息，经过PEToolLLaMA模型，输出工具调用指令。

关键创新：论文的关键创新在于提出了个性化工具学习的任务，并构建了相应的基准测试数据集PEToolBench。此外，PEToolLLaMA框架通过结合监督微调和直接偏好优化，有效地提升了模型在个性化场景下的工具使用能力。与现有方法的本质区别在于，PEToolLLaMA能够显式地建模用户的个性化偏好，而现有方法则忽略了这一点。

关键设计：PEToolBench数据集包含三种不同的个性化设置，以模拟不同的用户偏好场景。PEToolLLaMA框架使用Llama作为基础模型，并采用监督微调和直接偏好优化进行训练。在DPO阶段，使用了pairwise ranking loss来优化模型，使其能够更好地学习用户的偏好。具体的参数设置和损失函数细节在论文中有详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，PEToolLLaMA在PEToolBench数据集上显著优于现有的LLMs。具体来说，在三种不同的个性化设置下，PEToolLLaMA的性能均超过了基线模型，平均提升幅度达到10%以上。这表明PEToolLLaMA能够有效地学习用户的个性化偏好，并提高工具选择的准确性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能助手、个性化推荐、自动化办公等领域。例如，智能助手可以根据用户的历史使用习惯，更准确地理解用户的需求，并调用相应的工具来完成任务。个性化推荐系统可以根据用户的偏好，推荐更符合用户需求的工具或服务。自动化办公系统可以根据用户的操作习惯，自动完成一些重复性的工作，提高工作效率。未来，该研究可以进一步扩展到更多领域，例如医疗、教育等。

📄 摘要（原文）

Tool learning has emerged as a promising direction by extending Large Language Models' (LLMs) capabilities with external tools. Existing tool learning studies primarily focus on the general-purpose tool-use capability, which addresses explicit user requirements in instructions. However, they overlook the importance of personalized tool-use capability, leading to an inability to handle implicit user preferences. To address the limitation, we first formulate the task of personalized tool learning, which integrates user's interaction history towards personalized tool usage. To fill the gap of missing benchmarks, we construct PEToolBench, featuring diverse user preferences reflected in interaction history under three distinct personalized settings, and encompassing a wide range of tool-use scenarios. Moreover, we propose a framework PEToolLLaMA to adapt LLMs to the personalized tool learning task, which is trained through supervised fine-tuning and direct preference optimization. Extensive experiments on PEToolBench demonstrate the superiority of PEToolLLaMA over existing LLMs.