Alignment for Efficient Tool Calling of Large Language Models
作者: Hongshen Xu, Zihan Wang, Zichen Zhu, Lei Pan, Xingyu Chen, Lu Chen, Kai Yu
分类: cs.CL
发布日期: 2025-03-09
💡 一句话要点
提出多目标对齐框架，提升大语言模型工具调用效率，减少不必要调用。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大语言模型 工具调用 知识边界估计 多目标对齐 动态决策
📋 核心要点
- 现有工具学习方法中，大语言模型存在对工具的过度依赖和过度自信问题，导致效率降低。
- 论文提出多目标对齐框架，结合概率知识边界估计和动态决策，提升工具调用智能性。
- 实验表明，该框架能有效减少不必要的工具使用，显著提升工具调用效率。
📝 摘要（中文）
近年来，工具学习使得大语言模型（LLMs）能够集成外部工具，通过扩展知识边界来增强任务性能。然而，对工具的依赖往往会在性能、速度和成本之间产生权衡，LLMs有时会表现出对工具的过度依赖和过度自信。本文旨在解决LLMs与其知识边界对齐的挑战，使其在工具调用方面做出更智能的决策。我们提出了一个多目标对齐框架，该框架结合了概率知识边界估计和动态决策，使LLMs能够根据其置信度更好地评估何时调用工具。我们的框架包括两种知识边界估计方法（基于一致性的估计和绝对估计）以及两种训练策略，用于将这些估计集成到模型决策过程中。在各种工具调用场景下的实验结果表明，我们的框架是有效的，通过减少不必要的工具使用，显著提高了工具效率。
🔬 方法详解
问题定义：现有的大语言模型在工具调用时，常常无法准确判断自身知识边界，导致过度依赖工具，即使自身具备解决问题的能力，也会不必要地调用工具，造成资源浪费和效率降低。因此，需要解决的问题是如何让LLM更好地理解自身的知识边界，从而更智能地决定何时调用工具。
核心思路：论文的核心思路是通过估计LLM的知识边界，并将其融入到模型的决策过程中，从而使LLM能够根据自身对问题的理解程度（即置信度）来决定是否需要调用工具。这种方法旨在减少不必要的工具调用，提高工具使用的效率。
技术框架：该框架主要包含两个核心模块：知识边界估计和动态决策。知识边界估计模块负责评估LLM对特定问题的知识掌握程度，输出一个概率值，表示LLM对该问题有足够知识的置信度。动态决策模块则根据这个置信度，结合其他因素（如任务的紧急程度、工具的调用成本等），来决定是否调用工具。整体流程是：LLM接收到任务后，首先进行知识边界估计，然后根据估计结果进行动态决策，最终决定是否调用工具。
关键创新：该论文的关键创新在于提出了一个多目标对齐框架，将知识边界估计和动态决策相结合，从而使LLM能够更智能地进行工具调用。与现有方法相比，该框架不仅考虑了任务的完成情况，还考虑了工具的使用效率，从而实现了性能、速度和成本之间的平衡。此外，论文还提出了两种知识边界估计方法（基于一致性的估计和绝对估计）和两种训练策略，为框架的实现提供了多种选择。
关键设计：在知识边界估计方面，论文提出了基于一致性的估计和绝对估计两种方法。基于一致性的估计通过比较LLM在不同条件下的输出一致性来评估其知识掌握程度。绝对估计则直接评估LLM对特定问题的回答质量。在动态决策方面，论文设计了一种基于置信度的决策机制，根据知识边界估计的结果，动态调整调用工具的阈值。具体的损失函数和网络结构等细节在论文中进行了详细描述（未知）。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该框架在各种工具调用场景下均表现出显著的性能提升。通过减少不必要的工具使用，工具效率得到了显著提高（具体提升幅度未知）。该框架能够有效地平衡性能、速度和成本，为大语言模型的工具学习提供了一种新的思路。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于需要大语言模型进行工具调用的各种场景，例如智能客服、自动化报告生成、智能编程助手等。通过提高工具调用效率，可以降低计算成本，提升用户体验，并为更复杂的AI应用提供基础。
📄 摘要（原文）
Recent advancements in tool learning have enabled large language models (LLMs) to integrate external tools, enhancing their task performance by expanding their knowledge boundaries. However, relying on tools often introduces tradeoffs between performance, speed, and cost, with LLMs sometimes exhibiting overreliance and overconfidence in tool usage. This paper addresses the challenge of aligning LLMs with their knowledge boundaries to make more intelligent decisions about tool invocation. We propose a multi objective alignment framework that combines probabilistic knowledge boundary estimation with dynamic decision making, allowing LLMs to better assess when to invoke tools based on their confidence. Our framework includes two methods for knowledge boundary estimation, consistency based and absolute estimation, and two training strategies for integrating these estimates into the model decision making process. Experimental results on various tool invocation scenarios demonstrate the effectiveness of our framework, showing significant improvements in tool efficiency by reducing unnecessary tool usage.