ToolACE ist ein Datensatz für automatisierte Agenten-Pipelines zum Erlernen von Werkzeugen. Er wurde 2024 von der Shanghai Jiao Tong University in Zusammenarbeit mit der University of Science and Technology of China, dem Huawei Noah’s Ark Lab und weiteren Institutionen veröffentlicht. Zugehörige Veröffentlichungen umfassen… ToolACE: Die Punkte beim LLM-Funktionsaufruf gewinnenZiel ist es, genaue, komplexe und vielfältige Werkzeuglerndaten zu generieren, und es ist darauf ausgelegt, reale Probleme wie unzureichende Datenqualität und begrenzte Szenarien beim Werkzeuglernen anzugehen. Dieser Datensatz enthält mehrstufige Dialogbeispiele, die insgesamt 26.507 verschiedene APIs aufrufen. Die Beispiele werden durch Interaktionen mehrerer Agenten generiert und durchlaufen einen zweistufigen Qualitätssicherungsprozess aus Regelprüfung und Modellvalidierung. Jeder Dialog repräsentiert eine mehrstufige Informationsabfrage und -analyse aus verschiedenen Quellen, simuliert realistische Tool-Aufrufszenarien und liefert wertvolle Trainingsdaten für LLM (Low-Level Modeling).