ToolACE-DEV: Self-Improving Tool Learning via Decomposition and EVolution
作者: Xu Huang, Weiwen Liu, Xingshan Zeng, Yuefeng Huang, Xinlong Hao, Yuxian Wang, Yirong Zeng, Chuhan Wu, Yasheng Wang, Ruiming Tang, Defu Lian
分类: cs.CL, cs.AI
发布日期: 2025-05-12
💡 一句话要点
ToolACE-DEV：通过分解与进化实现工具学习的自提升
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 工具学习 大型语言模型 自提升 分解 进化
📋 核心要点
- 现有工具学习方法依赖于高级模型蒸馏，成本高昂且存在知识范围差异导致的数据兼容性问题。
- ToolACE-DEV将工具学习分解为子任务，并引入自进化范式，使轻量级模型能够自提升，减少对高级LLM的依赖。
- 实验结果表明，该方法在不同规模和架构的模型上均有效，验证了其通用性和优越性。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLMs）的工具使用能力使其能够访问最新的外部信息并处理复杂的任务。目前增强这种能力的方法主要依赖于通过数据合成来提炼高级模型。然而，这种方法会产生与高级模型使用相关的巨大成本，并且常常导致数据兼容性问题，这是由于高级模型和目标模型之间的知识范围存在高度差异所致。为了应对这些挑战，我们提出了ToolACE-DEV，一个用于工具学习的自提升框架。首先，我们将工具学习目标分解为子任务，以增强基本的工具制作和工具使用能力。然后，我们引入了一种自进化范式，允许轻量级模型进行自我改进，从而减少对高级LLM的依赖。大量的实验验证了我们的方法在不同规模和架构的模型上的有效性。
🔬 方法详解
问题定义：现有工具学习方法主要依赖于通过数据合成来蒸馏高级模型。这种方法存在两个主要痛点：一是使用高级模型进行数据合成的成本很高；二是高级模型和目标模型之间知识范围的差异会导致数据兼容性问题，影响蒸馏效果。因此，如何降低对高级模型的依赖，并解决数据兼容性问题，是本文要解决的核心问题。
核心思路：ToolACE-DEV的核心思路是将复杂的工具学习任务分解为更小的、更易于学习的子任务，例如工具制作和工具使用。然后，通过一个自进化（self-evolving）的框架，让轻量级模型能够逐步提升自身的能力，而无需过度依赖高级LLM。这种分解和进化的策略旨在降低学习难度，并提高模型的泛化能力。
技术框架：ToolACE-DEV框架主要包含两个阶段：分解（Decomposition）和进化（Evolution）。在分解阶段，工具学习目标被分解为多个子任务，例如工具描述生成、工具选择、工具调用和结果解析。在进化阶段，模型通过与环境交互，不断学习和改进其在各个子任务上的表现。这个过程类似于一个迭代的训练循环，模型在每个循环中都会根据反馈进行调整。
关键创新：ToolACE-DEV的关键创新在于其自进化范式。与传统的蒸馏方法不同，ToolACE-DEV不依赖于一次性地从高级模型中学习，而是通过逐步迭代的方式，让模型在与环境的交互中自我提升。这种方法更具灵活性和可扩展性，并且能够更好地适应不同的任务和数据集。
关键设计：ToolACE-DEV的具体技术细节未知，摘要中没有明确说明关键的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节。但是，可以推测，框架中可能包含一些奖励机制，用于鼓励模型在子任务上取得更好的表现。此外，可能还存在一些正则化技术，用于防止模型过拟合。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过实验验证了ToolACE-DEV在不同规模和架构的模型上的有效性。虽然摘要中没有提供具体的性能数据，但强调了该方法能够使轻量级模型在工具学习方面取得显著的提升，并且减少了对高级LLM的依赖。这表明ToolACE-DEV具有很强的实用价值和推广潜力。
🎯 应用场景
ToolACE-DEV具有广泛的应用前景，可以应用于智能助手、自动化运维、科学研究等领域。通过赋予模型更强的工具使用能力，可以使其更好地理解用户意图，并完成复杂的任务。此外，该方法还可以用于构建更加智能和自主的机器人系统，使其能够自主地探索和利用外部资源。
📄 摘要（原文）
The tool-using capability of large language models (LLMs) enables them to access up-to-date external information and handle complex tasks. Current approaches to enhancing this capability primarily rely on distilling advanced models by data synthesis. However, this method incurs significant costs associated with advanced model usage and often results in data compatibility issues, led by the high discrepancy in the knowledge scope between the advanced model and the target model. To address these challenges, we propose ToolACE-DEV, a self-improving framework for tool learning. First, we decompose the tool-learning objective into sub-tasks that enhance basic tool-making and tool-using abilities. Then, we introduce a self-evolving paradigm that allows lightweight models to self-improve, reducing reliance on advanced LLMs. Extensive experiments validate the effectiveness of our approach across models of varying scales and architectures.