GTA（General Tool Agents基准测试）是由上海交通大学与上海AI实验室联手推出的革命性测试标准，旨在评估大型语言模型（LLMs）在现实世界中调用工具的能力。GTA以其真实用户问题、实际部署的工具和多模态输入输出构建了一个全面而细致的评估框架，精准测量LLMs在复杂环境下的工具应用能力。
GTA包含229个由人类设计的问题，这些问题虽然目标简单，却隐含了复杂的解决步骤和所需工具，迫使模型运用推理能力来选择最合适的工具并规划有效的操作步骤。
在功能方面，GTA提供了一个先进的评估平台，部署了涵盖感知、操作、逻辑和创造力四大类的14种工具，以评估代理在实际任务中的执行表现。此外，它引入了空间场景、网页截图、表格和代码片段等多模态输入，要求模型处理丰富的上下文信息并给出准确的文本或图像输出。
细粒度评估是GTA的一大亮点，设计了包括指令遵循准确率、工具选择准确率等一系列详细评估指标，全面反映模型的性能。通过逐步模式和端到端模式两种方式，GTA为语言模型提供了全方位的能力评测。
GTA的数据集构建分为问题构建与工具链构建两个步骤，确保每个问题都能得到有效的工具解决。同时，GTA采用ReAct风格提示模板，让LLM能够以特定格式调用工具，从而提升推理与规划能力。
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GTA的推出不仅推动了AI技术的发展，也为未来的智能工具应用开辟了新局面。
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