ToolGrad: geração eficiente de conjuntos de dados para uso de ferramentas com “gradientes” textuais

O Google Research apresentou o ToolGrad, um framework para gerar conjuntos de dados de uso de ferramentas por modelos de linguagem. Em vez de começar por uma consulta do usuário e buscar uma solução por tentativa e erro, o método primeiro constrói e verifica uma sequência de chamadas de API e depois cria a consulta correspondente. O processo usa módulos que propõem, executam, selecionam e atualizam chamadas de API, com “gradientes textuais” para orientar a construção iterativa de fluxos complexos.

Nos experimentos com APIs do ToolBench, o ToolGrad gerou dados mais complexos, com maior taxa de sucesso e menor custo do que a abordagem baseada em busca em profundidade. Modelos Gemma-3 ajustados com um conjunto gerado pelo método melhoraram o desempenho em um benchmark com ferramentas diferentes das usadas no treinamento. A versão ToolGrad-12B alcançou pontuação 83,1 e, segundo os resultados apresentados, superou o modelo usado para gerar os dados.