清华系面壁智能推出ToolLLM 提升大模型工具使用能力

　　清华系面壁智能联合多个研究机构推出 ToolLLM 工具学习框架，加入 OpenBMB 大模型工具体系。ToolLLM 框架通过构建高质量的工具学习指令微调数据集 ToolBench，训练出具备工具使用能力的 ToolLLaMA 模型，并通过 ToolEval 自动评估工具学习性能。

　　该框架的推出有助于促进开源语言模型更好地使用各种工具，提升在复杂场景下的推理能力。ToolLLaMA 模型在性能评估中表现优秀，泛化能力强于传统方法，并且在工具检索上取得了显著的效果。整体而言，ToolLLM 框架为大模型的工具学习能力提供了重要的推动和支持。

　　特点:

　　1. 强大的语言理解和生成能力;

　　2. 能够处理复杂任务，具有较高的推理能力;

　　3. 可通过插件功能与外部工具进行交互，扩展其应用范围;

　　4. 具备泛化能力，能够处理新任务和新工具;

　　5. 支持工具学习，能够调用各种专业化工具，提供更全面的问题解决支持。