LLM Agent-指令微调方案

上一章我们介绍了基于Prompt范式的工具调用方案，这一章介绍基于模型微调，支持任意多工具组合调用，复杂调用的方案。多工具调用核心需要解决3个问题，在哪个位置进行工具调用(where), 从众多工具中选择哪一个(Which), 工具的输入是什么(What)。Where + Which + What，我称之为3W原则，3H它兄弟哈哈哈哈~

其实如何教大模型使用工具，和教人类使用工具没啥区别。就像上周末我想给我妈买的可以防弹，超重的岩板餐桌按个滑轮需要使用电钻，那我学习使用电钻的途径无非有三种

1. 基于历史经验：我之前都是手动的没用过电动的，我凭借自信直接上手结果拧歪了......对应到LLM其实就是本章要提到的工具微调，我们让模型先学习在在不同的场景使用什么工具，如何使用，再利用大模型的迁移泛化能力泛化到更多的场景。

2. 从工具说明书中学习：我去翻了翻说明书，奈何写的太抽象没看懂......对应到LLM简单版的就是上一章的zero-shot prompt方案，告诉大模型工具的使用场景和用法；升级版就是之后会提到的优化方案，我们可以动态召回工具的完整说明书和使用范例作为上文输入模型

3. 通过观察他人使用工具来学习：最终我打开小红书看短视频学习了下，一点就通，于是我拥有了可丝滑移动的防弹餐桌！对应到LLM简单版就是上一章介绍的few-shot prompt方案，我们让LLM看到在其他场景它是如何使用工具的；升级版就是之后会提到的动态few-shot prompt的方案。

下面我们看下通过微调为模型注入工具使用经验的两个方案：Toolformer和Gorilla

Toolformer

• TALM: Tool Augmented Language Models

• Toolformer: Language Models Can Teach Themselves to Use Tools

• 填充式工具使用 + InContext制造自监督样本

Toolformer是工具调用领域的前辈，使用LM监督微调得到可以进行Inline工具调用的模型。解码时，模型会在恰当的位置生成API调用的请求，并中止解码，去调用API得到返回值，把返回值拼接到"->"字符之后，再继续模型解码，如下

Toolformer的创新主要在API调用的样本构造，因此我们先来看下样本构造的部分

样本

Toolformer单一API的样本构造主要包含以下3个步骤

• Sampling API

以QA API为例，作者会先编写几个样本作为In-Context，得到以下的FewShot指令样本

然后针对新的长度为N的输入文本，作者会计算每个位置得到<API>前缀的条件解码概率，并保留超过阈值的TopK个最优可能出现<API>的位置。然后每个位置，基于上文，让模型随机解码m次生成m个候选的API调用请求。这样我们就得到了候选样本集，每一段文本，最多有K个可能进行工具调用的位置，且每个位置有至多m个候选请求{c1,...cm}。

• Executing API Calls

执行以上得到的候选请求，每个请求得到一个对应的返回值{r1,....rm}。 可以是计算器的结果，维基百科的搜索返回等等

• Filtering API Calls

最后是过滤筛选，原理是好的工具调用样本，应该会让工具调用位置后面的文本解码概率提高，Perplexity降低。因此作者计算了在工具调用位置之后，所有token的加权条件解码概率。

以上加权的权重计算如下，离工具调用位置越远权重越小

条件解码概率的条件Z，分别是[工具调用+返回值]，[工具调用+无返回值]，[无工具调用]，这三者中Loss较小的一个,过滤方案是[工具调用+工具返回值]的Loss降幅超过阈值，则保留该样本

整体量级上，1个API生成了25K左右的样本用于微调，样本长度1024

微调

使用以上样本生成方案得到多API调用的样本集混合后得到增强训练样本。样本的构建方式是在原始文本中直接插入API调用的语句x1:i?1,e(ci,ri),xi:n�1:�?1,�(��,��),��:�,如下

The Nile has an approximate length of QA(What is the approximate length of the Nile?)->6,853 km 6,853 kilometers, the White Nile being its main source

这样通过微调，模型会学习到在什么位置使用什么样的工具，以及工具的请求输入。同时和解码的格式保持一致，后文会依赖API调用结果进行解码。微调使用了GPT-J模型，Batch=128， lr=1e-5，warmup=10%，训练了2K step，常规的LM Loss.

总结

Toolformer的创新主要在使用模型的Few-shot理解能力，使用少量的人工标注样本制造大量的自监督样本。这样Tooformer理论上可以支持任意的API工具。但Toolformer有一些局限性

1. 工具独立：论文中每个API调用的样本是独立构造的，工具之间没有交互，且同一工具的多次调用之间也是独立，不依赖上文的调用返回。

2. 常规解码：没有引入思维链推理，限制了最终效果