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When2Tool基准揭示LLM隐性工具调用决策能力

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AI 综述

研究团队提出 When2Tool 基准，发现大型语言模型在生成文本前，其内部隐藏状态已隐含对工具必要性的判断。研究人员利用线性探针技术读取模型隐藏状态，据此开发了 Probe&Prefill 方法，在模型决策前预判是否需要调用工具。该方法在多个基准测试中，将工具调用次数减少了 38%，而任务准确率仅下降了 1.7%，有效验证了该策略的效率与可行性。

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最新进展11月5日 13:00

When2Tool 基准揭示 LLM 智能体隐性工具调用决策能力

报道时间线

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11月5日

13:00
arXiv · NLP
When2Tool 基准揭示 LLM 智能体隐性工具调用决策能力
研究提出 When2Tool 基准，发现 LLM 模型在生成前隐含已知工具必要性。通过线性探针读取隐藏状态，Probe&Prefill 方法将工具调用减少 38%，准确率仅降 1.7%。

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