编辑：LRS
工具学习的开源时代来了！
人类具有创造和利用工具的能力，使得我们可以突破身体的限制，探索更广阔的世界。
人工智能基础模型也类似，如果仅靠训练阶段得到的权重，使用场景就会非常受限，而最近提出的工具学习（toollearning），将特定领域的专用工具与大规模基础模型相结合，可以实现更高的效率、性能。
不过目前工具学习的相关研究还不够深入，也缺乏相关的开源数据和代码。
最近，清华大学自然语言处理实验室等支持的开源社区OpenBMB（OpenLabforBigModelBase）发布了ToolBench项目，可以帮助开发者构建开源、大规模、高质量的指令调优数据，促进构建具有通用工具使用能力的大型语言模型。
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