Toolformer

Toolformer出自2023年2月Meta上传的论文《Toolformer: Language Models Can Teach Themselves to Use Tools》，它提出了一种通过自监督训练的方式来让模型决定调哪个API什么时候调用。

API调用的表示：为了让模型去能够调用API，将API表示成一个文本序列，并用特征token来标识每一个API调用的开始和结束，这样就可以将API调用无缝插入到任意文本中了。将每一个API调用表示成一个元组$c=(a_c,i_c)$，其中$a_c$是API的名字，$i_c$是其对应的输入；API调用的结果记为r，则不带结果和带结果的API调用的序列可表示成如下：
$$\begin{gathered} e(c)=<\text{API}>a_c(i_c)</\text{API}> \\ e(c,r)=<\text{API}>a_c(i_c)\to r<\text{API}> \end{gathered}$$
上面的表达式中的"" 和"“以及$\to$是用来标记API调用的特殊token，注意这里标识只是为了可读性方便理解，实际上实现时为了不修改模型的词表，使用”[“、”]“、”->“来表示”" 和""和$\to$，上面图片中是几个API表示的例子。

训练数据的构建：对于一个只包括普通文本的数据集 C = { x 1 , … , x ∣ C ∣ } \mathcal{C} = \{x^1, \ldots, x^{|\mathcal{C}|}\} C={x1,…,x∣C∣} ，通过如下三步来将数据集变成一个包含API调用的数据集${\mathcal{C}}^{\ast }$（如上图示意）。

1. 采样API调用：写prompt $P(\mathbf{x})$让模型$M$对一个样本$\mathbf{x}=x_1,\dots ,x_n$来生成API调用数据，比如问答工具的prompt如下图所示。设$P_M(z_{n+1}|z_1,\dots ,z_n)$是模型计算的token $z_{n+1}$是序列$z_1,\dots ,z_n$的下一个token的概率，对于每一个位置$i\in 1,\dots ,n$， 概率$p_i=p_M(<\text{API}>|P(x),x_{1:i-1})$是模型 $M$ 计算的在位置i处开始调用API的概率，给定一个采样阈值${\tau }_s$，将所有满足 I = { p i > τ s } I=\{p_i > \tau_s \} I={pi​>τs​}的top k个概率最大的位置保留。再对于每一个$i\in I$的位置，让$M$在给定序列$[P(\mathbf{x},x_1,\dots ,x_{i-1},<\text{API}>]$ 前缀下生成最多m个以$</\text{API}>$结尾的API调用序列$c_1^i,\dots ,c_i^m$。

2. 执行API调用：执行所有$M$生成的API调用，具体如何执行取决于API的类型。每一个API调用$c_i$对应的输出$r_i$必须是单个文本序列。
3. 过滤API调用：给定一个权重序列$(w_i|i\in \mathbb{N})$, 当模型$M$被给定前缀$\mathbf{z}$，设带权交叉熵损失为$L_i(\mathbf{z})=-{\sum }_{j=i}^n{w}_{j-i}\cdot \log p_M(x_j|\mathbf{z},x_{1:j-1})$。 比较这个损失的两个实例：

$$\begin{gathered} L_i^{+}=L_i(e(c_i,r_i)) \\ {L}_i^{-}=min(L_i(ϵ),L_i(e(c_i,ϵ))) \end{gathered}$$

上式中$ϵ$表示空序列。$L_i^{+}$是如果将API调用和其输出作为模型$M$的前缀得到的加权损失，而$L_i^{-}$是不使用API调用或使用API调用但不提供输出这两者中较小的损失。定义过滤阈值${\tau }_f$，如果一个API调用满足$L_i^{-}-L_i^{+}\ge {\tau }_f$ 则保留。即希望API调用及其输出是有助于模型生成未来的token。在论文中使用的权重序列计算方式如下：
$$w_t=\frac{{\tilde{w}}_t}{{\sum }_{s\in \mathbb{N}}{\tilde{w}}_s}\text{ with }{\tilde{w}}_t=\max (0,1-0.2\cdot t)$$

模型微调：对于一个输入文本$\mathbf{x}=x_1,\dots ,x_n$及其在位置i的API调用和结果$(c_i,r_i)$，构建新的序列${\mathbf{x}}^{\ast }=x_{1:i-1},e(c_i,r_i),x_{i:n}$，将数据集$\mathbf{x}\in \mathcal{C}$中所有的数据都构建新序列后生成新的数据集${\mathcal{C}}^{\ast }$，注意${\mathcal{C}}^{\ast }$中也包括那些与数据集$\mathcal{C}$一样的文本，作者认为这样有助于模型学习何时及如何调用API。 使用标准的语言模型目标函数在数据集${\mathcal{C}}^{\ast }$来微调模型$M$。

模型推理：使用微调后的模型推理时，在模型输出$\to$符号之前都进行常规的解码操作，当模型输出$\to$之后，中断解码过程并调用API获取相应的结果，并将结果和$</\text{API}>$添加到之前生成的内容的后面后继续解码。

CoA

CoA(Chain of Abstraction)出自2024年1月底Meta上传的论文《Efficient Tool Use with Chain-of-Abstraction Reasoning》，它提出了一种在多步推理(multi-step reasoning)时更好地利用工具的方法。

CoA方法思路：总览图如上图所示，它先训练LLM生成带占位符(placeholders)的抽象推理链，接着调用工具填充具体的知识使得推理链具体化，最后根据具体化的推理链来生成回答。CoA作者认为让LLM生成抽象推理链可以让LLM聚焦于学习通用和整体的推理推理策略，并且对模型参数也不需要考虑去生成特定的知识。此外，将生成推理链和领域知识解耦可以使得模型解码与API调用并行，即在模型生成下一个抽象推理链时，工具 可以填充当前的推理链，这将加快整个推理的链路。

微调数据构建：从开源QA数据集收集QA样本，让LLaMa-70B对每一个采样问题重写其答案，如下图所示。具体来说，让LLaMa-70B在金标准回答中标注与知识操作(如数学推导、关于Wikipedia参考的描述)有关的片段(span)，接着重写这些金标准回答，将知识操作替换为抽象的占位符(placeholders)。对于出现多次的同一个标记，比如例子中第一步计算结果55，prompt时让LLM注意将这些中间结果使用同一个占位符标识。prompt使用了few shot，此外为了确保LLM生成的数据是正确的，设计了工具来验证每一个CoA推理链的正确性，只有验证通过的样本才会被加入到微调训练集。（数学计算借助了SymPy来验证推理链，对于wiki问答使用了BM25检索器和spacy NER）

MM-React

MM-React 出自2023年3月微软提交的论文《MM-REACT: Prompting ChatGPT for Multimodal Reasoning and Action》，它用prompt的方式让LLM利用视觉工具来解决如多图片推理、视频摘要等问题。

MM-REACT 提供一系列视觉处理工具让ChatGPT来选择和使用，帮助其理解图片或者视频，其借助React的思路，将其扩展到视觉领域，可以去体验一下其demo效果。

参考资料

1. Toolformer: arxiv
2. MM-React: website, github, demo, arxiv
3. CoA: arxiv)