GenTool: Enhancing Tool Generalization in Language Models through Zero-to-One and Weak-to-Strong Simulation

📄 arXiv: 2502.18990v1 📥 PDF

作者: Jie He, Jennifer Neville, Mengting Wan, Longqi Yang, Hui Liu, Xiaofeng Xu, Xia Song, Jeff Z. Pan, Pei Zhou

分类: cs.CL

发布日期: 2025-02-26

💡 一句话要点

GenTool：通过零到一和弱到强模拟增强语言模型中的工具泛化能力

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 工具泛化 零到一泛化 弱到强泛化 合成数据 监督微调 工具使用 AI助手

📋 核心要点

  1. 现有LLM在工具使用方面存在泛化能力不足的问题，难以应对未见过的查询和工具。
  2. GenTool通过模拟零到一和弱到强两种泛化场景，生成合成训练数据，提升模型工具使用能力。
  3. 实验表明，GenTool显著提升了1B到8B参数LLM的工具使用能力，性能超越GPT-4o。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）通过集成外部工具可以增强其作为AI助手的能力，从而访问更广泛的信息。虽然最近的LLM通常在使用工具的示例上进行监督微调（SFT），但它们开发强大的工具使用技能并有效泛化到未见过的查询和工具的能力仍然存在疑问。本文提出了GenTool，这是一个新颖的训练框架，旨在使LLM能够应对工具利用中的各种泛化挑战。我们的方法解决了实际应用中至关重要的两个基本维度：零到一泛化，使模型能够通过采用和利用新工具来解决最初缺乏合适工具的查询；以及弱到强泛化，使模型能够利用现有工具的增强版本来解决查询。为了实现这一点，我们开发了模拟工具使用的这两个维度的合成训练数据，并引入了两阶段微调方法：优化工具排序，然后改进工具选择。通过在四种泛化场景中进行的大量实验，我们证明了我们的方法显着增强了参数范围从1B到8B的LLM的工具使用能力，实现了超越GPT-4o的性能。此外，我们的分析还提供了关于LLM在工具泛化中遇到的挑战的宝贵见解。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型语言模型在工具使用方面，尤其是在面对新的查询或工具时，泛化能力不足。它们通常依赖于监督微调，但难以适应实际应用中工具的不断演变和新工具的出现。痛点在于模型难以从有限的训练数据中学习到通用的工具使用策略。

核心思路：GenTool的核心思路是通过模拟真实世界中工具使用的两种关键泛化场景：零到一泛化（从无到有地使用新工具）和弱到强泛化（使用工具的增强版本）。通过生成模拟这些场景的合成数据，可以有效地扩展训练数据集，从而提高模型的泛化能力。这样设计的目的是让模型能够更好地适应不断变化的工具环境。

技术框架：GenTool采用两阶段微调方法。第一阶段是工具排序优化，旨在训练模型识别并排序可用的工具，使其能够选择最合适的工具来解决给定的查询。第二阶段是工具选择改进，旨在进一步优化模型选择和使用工具的能力。整个框架包括数据生成模块和微调模块，数据生成模块负责生成模拟零到一和弱到强泛化场景的合成数据，微调模块则利用这些数据对LLM进行训练。

关键创新：GenTool的关键创新在于其合成数据生成方法，该方法能够有效地模拟工具使用的泛化场景。与传统的依赖人工标注或真实数据的微调方法不同，GenTool能够自动生成大量多样化的训练数据，从而显著提高模型的泛化能力。此外，两阶段微调策略也能够更有效地训练模型，使其能够更好地理解和使用工具。

关键设计：GenTool的关键设计包括：1) 合成数据生成策略，针对零到一泛化，模拟新工具的出现和使用；针对弱到强泛化，模拟工具功能的增强。2) 两阶段微调策略，首先优化工具排序，然后改进工具选择。3) 损失函数的设计，可能包括排序损失和选择损失，以确保模型能够准确地选择和使用工具。具体的参数设置和网络结构细节在论文中可能没有详细描述，需要进一步查阅原文。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

GenTool在四种泛化场景的实验中，显著提升了1B到8B参数LLM的工具使用能力，性能超越了GPT-4o。实验结果表明，GenTool能够有效地提高LLM在零到一和弱到强泛化场景下的表现，使其能够更好地适应新的查询和工具。具体的性能提升数据需要在论文中查找。

🎯 应用场景

GenTool可应用于各种需要LLM与外部工具交互的场景，例如智能助手、自动化客服、科学研究等。通过提高LLM的工具泛化能力，可以使其更好地适应不断变化的工具环境，从而提供更准确、更高效的服务。未来，GenTool可以进一步扩展到更多类型的工具和更复杂的交互场景，推动LLM在实际应用中的广泛应用。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) can enhance their capabilities as AI assistants by integrating external tools, allowing them to access a wider range of information. While recent LLMs are typically fine-tuned with tool usage examples during supervised fine-tuning (SFT), questions remain about their ability to develop robust tool-usage skills and can effectively generalize to unseen queries and tools. In this work, we present GenTool, a novel training framework that prepares LLMs for diverse generalization challenges in tool utilization. Our approach addresses two fundamental dimensions critical for real-world applications: Zero-to-One Generalization, enabling the model to address queries initially lacking a suitable tool by adopting and utilizing one when it becomes available, and Weak-to-Strong Generalization, allowing models to leverage enhanced versions of existing tools to solve queries. To achieve this, we develop synthetic training data simulating these two dimensions of tool usage and introduce a two-stage fine-tuning approach: optimizing tool ranking, then refining tool selection. Through extensive experiments across four generalization scenarios, we demonstrate that our method significantly enhances the tool-usage capabilities of LLMs ranging from 1B to 8B parameters, achieving performance that surpasses GPT-4o. Furthermore, our analysis also provides valuable insights into the challenges LLMs encounter in tool generalization.