ToolACEは、ツール学習タスクのための自動エージェントパイプラインデータセットであり、2024年に上海交通大学が中国科学技術大学、ファーウェイ・ノアズアーク・ラボ、その他の機関と共同で公開しました。関連論文には… ToolACE：LLM関数呼び出しでポイントを獲得する本研究は、正確で複雑かつ多様なツール学習データを生成することを目的としており、ツール学習におけるデータ品質の不足やシナリオの限定といった現実世界の問題に対処するように設計されている。 このデータセットには、合計26,507種類の多様なAPIを呼び出す、複数ステップの会話例が含まれています。サンプルはマルチエージェントのインタラクションを通じて生成され、ルールチェックとモデル検証という2層の品質保証プロセスを経ています。各対話は、複数ステップ、複数ソースの情報検索および分析タスクを表しており、ツール呼び出しシナリオを現実的にシミュレートし、LLM（低レベルモデリング）のための高価値なトレーニングデータを提供します。