La interacción agente multi-turno con Large Language Models (LLMs) requiere un enfoque no autoregresivo para la resolución de tareas de manera eficiente y efectiva. En este sentido, surge la propuesta de ToolACE-MT, un marco de generación iterativa no autoregresivo para construir diálogos agentic de alta calidad y multi-turno.
ToolACE-MT se destaca por su capacidad para generar trayectorias conversacionales completas a través de tres etapas fundamentales: inicialización a grosso modo, refinamiento iterativo y verificación offline. En la fase de inicialización, se construye un esqueleto de diálogo estructuralmente completo pero semánticamente grueso; en el refinamiento iterativo, se introducen complejidades realistas y una mejora continua a través de operaciones de máscara y relleno; mientras que en la fase de verificación offline se asegura la corrección y coherencia mediante comprobaciones basadas en reglas y modelos.
Los experimentos realizados demuestran que ToolACE-MT facilita la generación eficiente, efectiva y generalizable de datos agentic, ofreciendo un nuevo paradigma para la construcción de datos de alta calidad en escenarios de LLM mejorados con herramientas.
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