يُعد ToolScale مجموعة بيانات تتضمن بيانات اصطناعية واسعة النطاق، أطلقها NVIDIA في عام 2025. يرتبط هذا العمل بالورقة البحثية «ToolOrchestra: Elevating Intelligence via Efficient Model and Tool Orchestration»، ويهدف إلى تعزيز قدرات الوكلاء في تنسيق الأدوات.

تركز مجموعة البيانات هذه على استخدام الأدوات (Tool-use) وسيناريوهات التعلم المعزز، حيث تعمل على تحسين قدرات النماذج اللغوية الكبيرة في استدعاء الأدوات والتخطيط للمهام المعقدة من خلال البيانات الاصطناعية. تتكون مجموعة البيانات من حقول منظمة غنية، تشمل وصف المهمة، وسيناريو المستخدم، والحالة الأولية، ومعايير التقييم التفصيلية، مما يدعم مهام استدعاء الأدوات عبر مجالات وأنواع متعددة.

تكوين مجموعة البيانات

تعتمد مجموعة البيانات تنسيقًا منظمًا، وتتضمن بشكل أساسي الحقول الأساسية التالية:

• id: معرّف فريد لعينة البيانات.
• description: يتضمن الغرض (purpose)، والسياسات ذات الصلة (relevant_policies)، وملاحظات (notes).
• user_scenario: تعريف سيناريو المستخدم، بما في ذلك الشخصية (persona)، والتعليمات (instructions)، والمجال (domain). تُفصَّل قسم التعليمات إلى تعليمات المهمة، وسبب الاستدعاء، والمعلومات المعروفة، والمعلومات غير المعروفة.
• initial_state: معلومات الحالة الأولية.
• evaluation_criteria: معايير التقييم، حيث تتمحور حول قائمة actions. يتضمن كل action هيكل arguments مفصلاً، يغطي معاملات أنواع مختلفة من استدعاءات الأدوات، مثل الأندية، والموسم، والألعاب، واللاعبين، والعناوين، والمعلومات المالية، ومعلومات السفر، واختيارات الطلاب للدورات، ومعلومات الدفع، ومعلومات النقل، وما إلى ذلك. تشمل أنواع البيانات النصوص، والقيم المنطقية، والأعداد الصحيحة، والأعداد العشرية، والطوابع الزمنية.

الاقتباس

@misc{toolorchestra,
      title={ToolOrchestra: Elevating Intelligence via Efficient Model and Tool Orchestration}, 
      author={Hongjin Su and Shizhe Diao and Ximing Lu and Mingjie Liu and Jiacheng Xu and Xin Dong and Yonggan Fu and Peter Belcak and Hanrong Ye and Hongxu Yin and Yi Dong and Evelina Bakhturina and Tao Yu and Yejin Choi and Jan Kautz and Pavlo Molchanov},
      year={2025},
      eprint={2511.21689},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CL},
      url={https://arxiv.org/abs/2511.21689}, 
}