大语言模型工具学习全面综述：背景、定义、范式、评估、趋势

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近期，大型语言模型（LLMs）的工具学习已成为增强LLMs能力、解决高度复杂问题的一个有前景的范式。尽管这个领域得到了越来越多的关注和快速发展，但现有的文献仍然分散且缺乏系统性的组织，为新入门者设置了障碍。这一差距促使我们对现有的LLMs工具学习作品进行全面的综述。在这项综述中，我们从两个主要方面（1）工具学习的好处是什么，以及（2）工具学习是如何实施的，进行了文献回顾，从而全面理解LLMs的工具学习。我们首先通过从六个具体方面回顾工具整合的好处和工具学习范式的固有好处来探索“为什么”。在“如何”方面，我们根据工具学习工作流程的四个关键阶段的分类法系统回顾了文献：任务规划、工具选择、工具调用和响应生成。此外，我们还提供了现有基准和评估方法的详细总结，根据它们与不同阶段的相关性进行分 ………………………………