北京
来源：市场资讯
（来源：环球科学科研圈）
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摘要
大语言模型（LLM）通过调用外部工具（如API或函数）能显著增强其解决复杂问题的能力，但如何最优地培养这种能力仍缺乏系统研究。复旦大学团队重点研究了“情境化工具调用”（In-context Tool Use），即模型根据上下文提供的候选工具说明来执行任务的能力。研究团队识别出影响该能力的三个核心因素：工具数量、每个工具的示例数量以及模型参数规模。通过构建大规模高质量数据集RapidTools并进行系列控制变量实验，研究证实增加模型规模和训练中的工具种类能稳定提升性能，而增加单一工具的示例数量效果则因情况而异。
文章精要
工具调用（也称函数调用）是使大模型能够突破自身知识边界、访问实时信息并执行复杂动作的关键技术。目前存在两种主流框架：一种是“内在工具调用”，模型在训练中学习固定的工具集；另一种则是更具挑战性的“情境化工具调用”，要求模型能够根据推理时上下文给出的新工具说明，灵活地对从未见过的工具进行操作。尽管这一能力至关重要，但开发者在准备训练数据时，往往不清楚是应该收集更多种类的工具，还是针对每种工具提供更多的对话示例，抑或是单纯依靠增大模型规模来解决。
为了回答这些问题，复旦大学与荣耀设备有限公司的研究团队提出了RapidTools数据集，并针对三个核心变量开展了深入分析。实验结果表明，在提升大模型对“未见工具”的泛化能力方面，工具的“多样性”（即训练集中工具的总数）远比单一工具的“熟练度”（即每个工具的示例数）更重要。同时，模型参数规模的提升展现出了显著的“涌现”效应，更大的模型在处理复杂工具组合时具有明显优势。
该项研究不仅为大模型工具能力的训练提供了科学的指导原则，即优先保证工具种类的丰富度，还通过开源RapidTools数据集，为该领域的后续研究奠定了基础。这种“以多样性驱动泛化”的思路，对于构建更具通用性的智能体系统具有重要参考价值。
期刊简介
Frontiers of Computer Science （FCS）是由教育部主管、高等教育出版社和北京航空航天大学共同主办，南京大学支持，SpringerNature 公司海外发行的英文学术期刊。本刊于 2007 年创刊，月刊，全球发行。主要刊登计算机科学领域具有创新性的综述论文、研究论文等。本刊主编为周志华院士，共同主编为熊璋教授。编委会及青年 AE 团队由国内外知名学者及优秀青年学者组成。本刊被 SCI、Ei、DBLP、INSPEC、SCOPUS 和中国科学引文数据库（CSCD）核心库等收录，为 CCF 推荐B类期刊；两次入选“中国科技期刊国际影响力提升计划”；入选“第4届中国国际化精品科技期刊”；两次入选“中国科技期刊卓越行动计划”（一期梯队、二期领军）。
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