ToolHop

ToolHop数据集由复旦大学和字节跳动的研究团队开发，旨在评估大型语言模型在多跳工具使用中的能力。该数据集包含995个用户查询和3912个本地可执行工具，涵盖了47个不同领域的查询。数据集的构建过程包括工具创建、文档细化和代码生成，确保了查询的多样性和工具之间的相互依赖性。ToolHop数据集的应用领域主要集中在评估和提升大型语言模型在多跳工具使用场景中的表现，旨在解决现有评估方法在工具依赖性和查询多样性方面的不足。

ToolHop Dataset was developed by the research teams from Fudan University and ByteDance, aiming to evaluate the capabilities of large language models (LLMs) in multi-hop tool use scenarios. This dataset comprises 995 user queries and 3,912 locally executable tools, covering queries across 47 distinct domains. The construction process of the ToolHop Dataset includes tool creation, document refinement and code generation, which ensures the diversity of the queries and the interdependencies among different tools. The main application scenarios of the ToolHop Dataset focus on evaluating and enhancing the performance of large language models in multi-hop tool use tasks, with the goal of addressing the limitations of existing evaluation methods in terms of tool dependency and query diversity.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

ToolHop数据集的构建采用了查询驱动的方法，通过工具创建、文档精炼和代码生成三个关键步骤，将复杂的多跳查询分解为原子子查询，并生成相应的工具文档和代码实现。首先，工具创建阶段基于用户查询生成初步的工具文档，确保工具之间的相互依赖性。接着，文档精炼阶段通过增加参数数量和优化参数类型，提升工具的复杂性和实用性。最后，代码生成阶段将精炼后的工具文档转化为本地可执行的函数，确保工具能够被外部调用并支持多轮交互。

特点

ToolHop数据集包含995个多跳查询和3912个本地可执行工具，具有多样化的查询、工具之间的有意义的相互依赖性、本地可执行工具、详细的反馈机制以及可验证的答案。数据集覆盖了47个不同的领域，确保了其在多跳工具使用场景中的广泛适用性。此外，工具的参数类型和数量经过优化，能够处理复杂的输入，并通过异常处理机制提供详细的错误反馈，增强了模型的交互能力。

使用方法

ToolHop数据集主要用于评估大型语言模型在多跳工具使用场景中的表现。用户可以通过调用数据集中的工具，逐步分解复杂的多跳查询，并利用工具反馈迭代获取结果，直至得出最终答案。数据集提供了详细的工具文档和代码实现，支持模型在多轮交互中调用工具并处理反馈。此外，数据集的预定义答案和详细的错误反馈机制，使得模型的输出可以直接与标准答案进行对比，从而准确评估模型的工具使用能力。

背景与挑战

背景概述

ToolHop数据集由复旦大学和字节跳动的研究团队于2025年提出，旨在评估大型语言模型（LLMs）在多跳工具使用场景中的表现。该数据集包含995个用户查询和3912个相关工具，通过查询驱动的数据构建方法生成，涵盖了工具创建、文档细化和代码生成三个关键步骤。ToolHop的创建背景源于当前LLMs在多跳工具使用评估中的不足，尤其是缺乏可靠的评估数据集。该数据集通过确保查询的多样性、工具间的相互依赖性、本地可执行工具以及可验证的答案，为LLMs在多跳工具使用中的理解、推理和函数调用能力提供了严格的评估标准。ToolHop的推出为LLMs在复杂工具使用场景中的性能提升提供了重要的基准。

当前挑战

ToolHop数据集面临的挑战主要体现在两个方面。首先，多跳工具使用任务本身具有高度复杂性，要求模型能够逐步分解复杂查询、调用适当的工具，并迭代处理工具反馈，直至得出最终答案。这一过程对模型的理解、推理和函数调用能力提出了极高的要求，现有模型的准确率仍较低，即使是表现最佳的GPT-4o模型，其准确率也仅为49.04%。其次，数据集的构建过程中也面临诸多挑战。传统的工具驱动方法无法确保工具间的相互依赖性，且查询缺乏真实的多跳推理。ToolHop通过查询驱动的方法克服了这些问题，但在工具创建、文档细化和代码生成的过程中，仍需确保工具的多样性和复杂性，同时避免模型在工具调用过程中出现幻觉或参数错误。这些挑战为未来LLMs在多跳工具使用中的优化提供了明确的方向。

常用场景

经典使用场景

ToolHop数据集主要用于评估大型语言模型（LLMs）在多跳工具使用场景中的表现。通过提供995个用户查询和3912个相关工具，ToolHop能够模拟复杂的多跳推理任务，要求模型逐步分解查询、调用适当的工具，并通过工具反馈迭代获取结果，直至得出最终答案。这一过程不仅测试了模型的理解和推理能力，还评估了其在复杂工具调用中的表现。

实际应用

在实际应用中，ToolHop数据集可以用于开发和优化智能助手、自动化工具调用系统以及复杂任务处理系统。例如，在智能客服系统中，模型可以通过ToolHop数据集进行训练，以更好地理解用户的多步查询，并通过调用适当的工具提供准确的答案。此外，ToolHop还可用于教育领域，帮助学生通过多步推理解决复杂问题。

衍生相关工作

ToolHop的发布推动了多个相关领域的研究进展。例如，基于ToolHop的研究工作进一步探索了大型语言模型在多跳工具使用中的优化策略，提出了新的模型架构和训练方法。此外，ToolHop还启发了其他数据集的设计，如ToolQA和ToolAlpaca，这些数据集在ToolHop的基础上进一步扩展了工具使用的多样性和复杂性，推动了工具学习领域的发展。