API-BLEND: API向けLLMのトレーニングとベンチマークのための包括的コーパス
API-BLEND: A Comprehensive Corpora for Training and Benchmarking API LLMs
February 23, 2024
著者: Kinjal Basu, Ibrahim Abdelaziz, Subhajit Chaudhury, Soham Dan, Maxwell Crouse, Asim Munawar, Sadhana Kumaravel, Vinod Muthusamy, Pavan Kapanipathi, Luis A. Lastras
cs.AI
要旨
大規模言語モデル(LLMs)がツールや外部のアプリケーションプログラミングインターフェース(APIs)を効果的に活用し、タスクを計画・完了する必要性が高まっています。そのため、ツールやAPIの呼び出しを含む十分な量の訓練データとテストデータを取得する方法に対する関心が非常に高まっています。この課題に対処するための主要な戦略として、2つの研究アプローチが浮上しています。1つ目は合成データ生成技術に焦点を当てたもので、2つ目はAPIやツールベースのタスクに変換可能なタスク関連データセットをキュレーションするものです。本論文では、既存のデータセットを特定し、キュレーションし、変換するタスクに焦点を当て、ツール拡張型LLMsの訓練と体系的なテストのための大規模なコーパスであるAPI-BLENDを紹介します。このデータセットは、API/ツール検出、スロットフィリング、検出されたAPIのシーケンス化など、APIタスクを含む現実世界のシナリオを模倣しています。API-BLENDデータセットが、訓練とベンチマークの両方の目的で有用であることを実証します。
English
There is a growing need for Large Language Models (LLMs) to effectively use
tools and external Application Programming Interfaces (APIs) to plan and
complete tasks. As such, there is tremendous interest in methods that can
acquire sufficient quantities of train and test data that involve calls to
tools / APIs. Two lines of research have emerged as the predominant strategies
for addressing this challenge. The first has focused on synthetic data
generation techniques, while the second has involved curating task-adjacent
datasets which can be transformed into API / Tool-based tasks. In this paper,
we focus on the task of identifying, curating, and transforming existing
datasets and, in turn, introduce API-BLEND, a large corpora for training and
systematic testing of tool-augmented LLMs. The datasets mimic real-world
scenarios involving API-tasks such as API / tool detection, slot filling, and
sequencing of the detected APIs. We demonstrate the utility of the API-BLEND
dataset for both training and benchmarking purposes.