ToolACE는 도구 학습 작업을 위한 자동화 에이전트 파이프라인 데이터셋으로, 상하이 자오퉁 대학교가 중국과학기술대학교, 화웨이 노아의 방주 연구소 등과 협력하여 2024년에 공개했습니다. 관련 논문은 다음과 같습니다... ToolACE: LLM 함수 호출에서 점수를 따는 방법이 시스템은 정확하고 복잡하며 다양한 도구 학습 데이터를 생성하는 것을 목표로 하며, 도구 학습에서 데이터 품질 부족 및 제한된 시나리오와 같은 실제 문제를 해결하도록 설계되었습니다. 이 데이터셋은 총 26,507개의 다양한 API를 호출하는 다단계 대화 예제를 포함합니다. 샘플은 다중 에이전트 상호작용을 통해 생성되었으며, 규칙 검사 및 모델 검증의 2단계 품질 보증 프로세스를 거칩니다. 각 대화는 다단계, 다중 소스 정보 검색 및 분석 작업을 나타내며, 실제 도구 호출 시나리오를 현실적으로 시뮬레이션하여 LLM(저수준 모델링)을 위한 가치 있는 학습 데이터를 제공합니다.