Google 发布 ToolGrad:答案优先生成工具调用数据,通过率近 100%
DuRuofei · x · 2026-09-11
Google、东京大学与 RIKEN AIP 团队在 ACL 2026 Findings 发布 ToolGrad,一个高效的工具调用数据集生成框架,数据与代码已开源。
- 核心思路:倒转传统工具调用数据生成管线,先基于 textual "gradients" 生成 ground-truth 工具调用链,再据此构造 prompt(答案优先而非问题优先)。
- 效果:生成数据的通过率接近 100%,成本更低,且生成的数据能提升 LLM 的工具使用表现。
- 数据形态:每条样本含用户 query、工具调用图与逐步的工具调用记录,示例涵盖新闻检索、公司信息、域名监测、TikTok 搜索等多工具组合场景。
项目由 Zhongyi Zhou 主导,已放出 arXiv 论文、代码与数据集。
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