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T-Eval：大模型智能体能力评测基准解读 | ACL 2024
AI Agent（智能体）作为大模型的重要应用模式，能够通过使用外部工具来执行复杂任务，完成多步骤的工作流程。为了能全面评估模型的工具使用能力，司南及合作伙伴团队推出了 T-Eval 评测基准，相关成果论文已被ACL 2024主会录用。
查看原文：https://arxiv.org/abs/2312.14033
PART1为什么需要 T-Eval？
使用了工具的大语言模型有着惊艳的问题解决能力，但是如何评估模型的工具使用能力还有很大的探索空间。现有评估方法通常只关注模型处理单步骤任务时的工具调用表现，缺少在多步骤复杂任务场景下模型使用工具能力的评估。
因此，为了更全面地评估大语言模型的工具使用能力，司南及合作伙伴团队推出了 T-Eval (a step-by-step Tool Evaluation benchmark for LLMs) 评测基准，相较于之前整体评估模型的方式，论文中将大模型的工具使用分解为多个子过程，包括：规划、推理、检索、理解、指令跟随和审查。
- 规划（PLAN）：将用户问题分解为多个子问题，制定行动计划。
- 推理（REASON）：对上个状态的完成情况的判断，下一步行动的思考。
- 检索（RETRIEVE）：从给定的工具列表中选择合适的工具。
- 理解（UNDERSTAND）：正确理解工具使用的参考文档和所需参数。
- 指令跟随（INSTRUCT）：生成指定格式的工具调用请求。
- 审查（REVIEW）：评估每个工具调用执行的结果，确保回答满足预期目标。
PART2T-Eval 构建过程
T-Eval 的构建主要包括 3 个阶段：工具收集、指令生成和参考答案标注。
首先，我们根据可用性和使用率，挑选了15种基本工具，涵盖了研究、旅行、娱乐、网络、生活和金融等多个领域。此外，还为每个工具生成了详细的API文档，以减少因工具描述不充分而导致的工具调用失败案例。
然后，我们利用 GPT-3.5 生成了初始问题，并通过 GPT-4 进一步完善问题。之后，我们开发了一个多智能体框架，利用所提供的工具解决问题，同时收集解决方案路径和工具响应。最后，我们使用人类专家来挑选高质量样本。
PART3T-Eval 主要贡献
细粒度评测：T-Eval将评测过程分解为多个子任务，分别评估模型在工具使用上的细粒度能力。
多智能体数据生成：使用了由人类专家验证的多智能体数据生成流程，显著减少了外部因素的影响，使评测结果更加稳定、公平。
广泛实验：通过在各种大模型上的广泛实验，验证了T-Eval的有效性和普适性，为当前大语言模型的工具使用能力瓶颈提供了宝贵的见解，并为改进工具使用能力提供了新的视角。
PART4T-Eval 评测结果
我们在 T-Eval 上对 20 种大语言模型进行了评测，包括基于 API 的商业模型和开源模型。结果显示，GPT-4 在整体评分上取得了最高分，显示出其卓越的工具使用能力。对于开源模型，我们对三种不同规模的模型进行了实验，它们的尺寸大约是7B、13B和70B，可以发现，随着模型参数的增加，其表现也更加优秀。特别是 Qwen-72B 模型，其总得分已接近 API 模型水平。
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