ReCallフレームワークの中核的位置づけ
ReCallは、強化学習に基づくオープンソースのフレームワークであり、ツール呼び出しと多段階推論を実装するための大規模言語モデル（LLM）の学習用に特別に設計されている。その最大の特徴は、複雑なツールを組み合わせて使用する能力をモデルが習得できるようにする自律学習のメカニズムを通じて、教師ありデータへの依存を完全に取り除くことである。
3つの技術的特徴
- 教師なし学習強化学習アルゴリズムのverlフレームワークを用いて、環境との相互作用を通じて道具の呼び出し戦略を自動的に最適化する。
- ツールセット容量検索や電卓などの基本的なツールの動的な呼び出しをサポートし、複数のツールが同時に使用されるシナリオに対応します。
- 開放性と拡張性標準化されたインターフェースを提供することで、開発者はカスタマイズされたツールにアクセスし、拡張可能なインテリジェント・ボディ・システムを構築することができます。
代表的なアプリケーション・シナリオ
例えば、クロス文書検索のためのマルチホップQ&A、企業レベルの自動レポート生成、科学研究シナリオにおける複雑な計算タスク、マルチツール・コラボレーションを必要とするその他のインテリジェントなシナリオなどであるが、これらに限定されるものではない。
この答えは記事から得たものである。ReCall: 強化学習による道具の呼びかけ推論のための大規模モデルの学習について
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