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语法无错误且可推广的法学硕士 (LLM) 工具使用：附录经过@textmodels

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语法无错误且可推广的法学硕士 (LLM) 工具使用：附录

经过 Writings, Papers and Blogs on Text Models1m2024/06/02

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ZH

太長; 讀書

研究人员提出了 TOOLDEC，一种用于 LLM 的有限状态机引导解码，可减少错误并改善工具使用。

featured image - 语法无错误且可推广的法学硕士 (LLM) 工具使用：附录

作者：

（1）加州大学圣巴巴拉分校的张克迅及其同等贡献；

（2）Northwood High School的Hongqiao Chen，以及同等贡献；

（3）李蕾，卡内基梅隆大学；

（4）威廉杨·王（William Yang Wang），加州大学圣巴巴拉分校

链接表

附录

A.1 解码算法的伪代码

A.2 将 TOOLKENGPT 推广到前所未见的新工具

A.3 TOOLDEC 消除工具相关错误的示例

在本节中，我们展示了 TOOLDEC 在各种基线上预防工具相关错误的示例。基线显示在左栏，TOOLDEC 显示在右栏。

图 7：TOOLDEC 可以防止 ToolLLM 上的函数名称错误、函数参数错误和无效的 ReAct 语法。

A.4 Kamel 关系示例

该论文可在 arxiv 上根据 CC 4.0 DEED 许可证获取。

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machine-learning #llms #tool-augmentation #syntax-errors #decoding-algorithm #finite-state-machine #tooldec #tool-selection #syntax-error-free

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