Techub News 消息,谷歌研究院与多所高校联合发布 ToolGrad 框架,用于高效生成大语言模型工具调用训练数据。该框架采用“答案优先”方法,先构建已验证的工具调用链,再生成匹配的用户查询,将数据生成通过率从基准方法的 63.8% 提升至 99.8%。 研究团队使用该框架生成了包含 500 个样本的 ToolGrad-500 数据集,并用其对 Gemma-3 模型进行微调。微调后的 120 亿参数模型在伯克利函数调用排行榜上得分达 83.1,与 Gemini 2.5 Pro、Claude 4.5 Opus 等前沿专有模型表现相当。 该框架的代码、数据集及模型均已开源,开发者可通过 Hugging Face 和 PyPI 获取。(MarkTechPost)