【从探索到掌握：使大模型通过自我驱动的交互掌握工具】
工具学习将 #大模型# 与外部工具相结合，显著增强了大模型解决复杂任务的能力。通过利用外部工具，大模型克服过时的预训练数据的限制，使我们能够访问最新信息，与动态环境交互，并采取超出其能力范围的行动。
#工具文档# 作为关键信息，为大模型提供工具功能及其应用的信息，帮助大模型更高效地使用工具，成为连接大模型与外部工具的桥梁。
然而，现有工具主要是人工设计出来为人类服务的，并不是明确针对大模型的使用进行定制，工具文档也并不符合大模型的理解。实际上专门为大模型编写符合其特定要求的工具文档是一项具有挑战性的工作。
首先，原始的人工编写的工具文档通常是根据人类直觉创建的，存在不完整、冗余、不准确等问题，因为它主要为了迎合人类的理解并且通常缺乏 #语言模型# 理解所需的精度，阻碍了大模型有效使用工具。
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工具学习将 #大模型# 与外部工具相结合，显著增强了大模型解决复杂任务的能力。通过利用外部工具，大模型克服过时的预训练数据的限制，使我们能够访问最新信息，与动态环境交互，并采取超出其能力范围的行动。
#工具文档# 作为关键信息，为大模型提供工具功能及其应用的信息，帮助大模型更高效地使用工具，成为连接大模型与外部工具的桥梁。
然而，现有工具主要是人工设计出来为人类服务的，并不是明确针对大模型的使用进行定制，工具文档也并不符合大模型的理解。实际上专门为大模型编写符合其特定要求的工具文档是一项具有挑战性的工作。
首先，原始的人工编写的工具文档通常是根据人类直觉创建的，存在不完整、冗余、不准确等问题，因为它主要为了迎合人类的理解并且通常缺乏 #语言模型# 理解所需的精度，阻碍了大模型有效使用工具。
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