苹果大模型新成果：GPT-4o扮演用户，在场景中考察大模型工具调用，网友：Siri也要努力 | 开源
克雷西 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI
苹果团队，又发布了新的开源成果——一套关于大模型工具调用能力的Benchmark。
这套Benchmark创新性地采用了场景化测评方法，可以更好体现模型在真实环境中的水平。
而且还引入了对话交互、状态依赖等传统标准中没有关注到的重要场景。
这套测试基准名叫ToolSandbox，苹果基础模型团队负责人庞若鸣也参与了研究工作。
ToolSandbox弥补了现有测试标准缺乏场景化评估的不足，缩小了测试条件与实际应用之间的差距。
而且在交互上，作者让GPT-4o扮演用户和被测模型进行对话，从而模拟真实世界中的场景。
比如告诉GPT-4o你不再是一个助理，而是要扮演正在和用户B对话的用户A，然后提出一系列具体要求。
另外，作者也利用ToolSandbox对一些主流模型进行了测试，结果整体上看闭源比开源模型分数更高，其中最强的是GPT-4o。
iOS应用开发者Nick Dobos表示，苹果的这套标准简洁明了。
同时他指出，现在ChatGPT面对三个工具就已经有些捉襟见肘，Siri要想管理好手机中几十上百个应用，也需要提高工具调用能力。
言外之意，ToolSandbox的研究，或许是为了给Siri之后的研发探明方向。
在场景中测试模型
如前文所述，ToolSandbox采用了场景化、交互式的测试方法。
具体来说，ToolSandbox中一共包括了单/多工具调用、单/多轮对话、状态依赖、标准化和信息不足等七种类型的近2000个场景。
前面的相对比较好理解，这里针对后面的三种场景类型这里做一下解释：
状态依赖：工具的执行依赖于某些全局状态，需要先通过其他工具对该状态进行修改；
规范化：将自然语言表达转换为工具需要的标准形式，过程中可能需要借助其他工具；
信息不足：故意缺失完成任务所需的关键工具，考察模型能否识别无法完成的情况。
在这些场景下，ToolSandbox会关注模型的三个指标：
整体表现，即各类场景下的与预设答案的平均相似度
鲁棒性，用多种方式对工具进行魔改、干扰，观察模型在这种环境下的表现
效率，也就是平均任务完成轮次
工具方面，作者选用了34个可组合的Python函数作为工具，与真实场景的复杂性相当。
其中既有原生Python工具，也集成了部分RapidAPI工具，功能覆盖搜索、对话、导航、天气、图像处理等多个常见领域。
流程上，首先是准备测试场景，研究人员会定义初始世界状态并存储，同时使用经过校准的GPT-4o模型生成初始用户消息。
然后进入交互式执行阶段，系统首先初始化Message Bus作为角色间的通信渠道，并配置好扮演用户的模型以及被测模型。
对话循环开始后，模拟用户的模型发送初始消息，被测模型接收这条消息并决定下一步行动——直接回复用户，或调用工具与环境交互。
如果模型选择调用工具，它会以JSON格式提供必要的参数，执行环境随后解释并执行这个调用，可能会更新世界状态，并处理潜在的并行调用条件。
执行结果返回给被测模型后，被测模型再次决定下一步行动，这个过程持续进行，直到用户模拟器认为任务完成（或无法完成），此时它会调用end_conversation工具结束对话。
在整个交互过程中，系统记录所有的消息和状态变化，形成一个完整的“对话轨迹”，这个“轨迹”随后进入评估阶段。
评估则使用预定义的“里程碑”和“雷区”来衡量代理模型的表现。
里程碑定义了完成任务的关键事件，形成一个有向无环图来反映时间依赖关系。
系统会寻找轨迹中事件与里程碑之间的最佳匹配，同时保持里程碑的拓扑顺序。
雷区则定义了禁止发生的事件，主要用于检测模型是否在信息不足的情况下产生幻觉。
举个例子，下图展示了“不充分信息”场景下一个地雷场（Minefield）评估的例子。
在这个任务中，由于当前时间戳不可用，模型不应该调用timestamp_diff工具，但模型错误地猜测了当前时间戳并调用了工具，导致这一轮得分为0。
最终，系统计算出一个综合得分，这个得分是平均里程碑匹配分数与雷区惩罚的乘积。
此外，系统还会统计完成任务所需的平均轮次，作为评估模型效率的补充指标。
复杂交互场景仍然是挑战
从整体上看，闭源模型在工具调用上的表现要好于开源模型。
平均分最高的是GPT-4o，成绩是73.0，唯一一个超过了70，且在作者设置的七个场景中的四个里都取得了最高成绩。
而且GPT-4o鲁棒性也极强，作者用了8种方法对工具进行魔改，GPT-4o对其中的其中都有最高的鲁棒性评分。
紧随其后的是Claude 3-Opus，平均分为69.2，在信息不足 的场景当中表现还超过了GPT-4o，再然后就是GPT和Claude的一些其他版本。
谷歌的Gemini则相对落后，1.5 Pro的成绩为60.4，刚刚及格，还不如GPT-3.5，不过在信息不足这个单项上表现不错。
开源模型的最高平均分就只有31.4了，其中比较有名的Mistral-7B得分是29.8，但在信息不足这个单项上取得了76.8的最好成绩。
甚至其中的Gorilla、Command-R等部分开源模型根本无法处理工具响应，或者只能勉强完成单轮工具调用。
进一步分析表明，开源模型在识别何时该调用工具方面表现不佳，更倾向于将问题当作纯文本生成任务。
从任务维度上看，大模型在单/多工具调用和单轮用户请求上表现优异，但在多轮对话和状态依赖任务上优势减弱。
在GPT、Claude、Gemini等家族中，更大的模型在多工具调用和多轮对话任务上的优势更明显；但在状态依赖任务上，中小模型（如GPT-3.5、Claude-3-Sonnet）反而比大模型（GPT-4、Claude-3-Opus）表现更好。
另外，规范化是所有模型的一大挑战，尤其是需要借助工具进行规范化的场景，以及时间相关参数的规范化也十分困难。
针对鲁棒性的研究表明，模型对工具描述、参数信息等变化的敏感程度差异较大，没有发现明显的规律。
效率上，更强的模型通常更高效，但也有例外，比如Claude系列模型的效率普遍优于GPT。
总之，大模型在工具使用方面，应对现实世界的复杂交互场景时仍面临诸多挑战。
作者简介
ToolSandbox团队成员来自苹果公司的机器学习、数据科学、基础大模型等多个团队。
第一作者是华人机器学习工程师Jiarui Lu，本科毕业于清华大学，就读期间还在朱军教授实验室中担任研究助理。
随后，Lu在卡内基梅隆大学取得了机器学习硕士学位，毕业后于2020年加入苹果公司。
包括Lu在内，署名的12位作者当中有10位都是华人，而且都有名校背景。
其中也包括基础大模型团队负责人庞若鸣（Ruoming Pang）。
另外，在苹果工作了8年的工程主管Bernhard Aumayer也参与了这一项目。
论文地址：
https://arxiv.org/abs/2408.04682
— 完 —
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