arXiv cs.AI·54 天前★ 3

SAP:状态引导数据合成提升多轮工具使用

原文标题:SAP: State-Guided Data Synthesis with Argument Provenance for Multi-Turn Tool Use

重要度 3/5 · AI 综合评估报道影响力与新鲜度,4–5 分为高价值资讯。

AI 智能摘要

提出SAP框架,结合状态引导、工具参数来源约束和回合级验证,高效构建具有长程依赖和高准确性的工具使用轨迹。基于SAP数据训练的SAP-4B模型在多个基准上表现竞争力,甚至可与更媲美。

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问题
多轮工具调用数据合成忽略参数级依赖,模型选对工具却填错参数导致执行失败。
方法
状态引导合成轨迹,约束工具参数来源并做回合级验证,保证长程依赖与参数有据可依。
结果
SAP-4B 在多个基准上可与更大模型竞争。
影响
为训练工具调用智能体提供可复用的数据管线,直接降低参数幻觉导致的执行失败率。
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SAP用状态引导与参数来源约束合成多轮工具数据,训出的SAP-4B可媲美更。

  • •针对现有合成数据低估参数级依赖、导致工具选对但参数编造或过期的问题
  • •SAP结合状态引导、工具参数来源约束与回合级验证构建长程依赖轨迹
  • •基于SAP数据训练的SAP-4B在多个基准上具竞争力,可与更大模型相比
  • •代码、合成数据与权重均已开源

为什么重要:对自训模型的团队,它指出失败常出在参数填充而非工具选择,并给出可复现的数据构建方案。

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原始标题:SAP: State-Guided Data Synthesis with Argument Provenance for Multi-Turn Tool Use
AI 中文标题:SAP:状态引导数据合成提升多轮工具使用
来源:arXiv cs.AI · 发布于 54 天前
分类:学术研究 · AI 重要度:★ 3(3)
标签:数据合成 / 工具调用 / 智能体 / SAP
关键词:SAP / Data Synthesis / Tool Use
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