LoopTool - 上海交通大学とLittle Red Bookのデータ進化フレームワークを呼び出すオープンソース自動化ツール

LoopToolとは？

LoopToolは、上海交通大学とXiaohongshuチームによってオープンソース化された自動ツールコールデータ進化フレームワークで、大規模言語モデルのツールコール機能を強化するために設計されています。クローズドソースのAPIに依存することなく、オープンソースのモデル（Qwen3-32Bなど）をデータ生成および識別器として使用し、クローズドループの反復によってデータ生成とモデル学習を最適化する。コアモジュールには、マルチインテリジェントなボディ対話生成、能力検出、ラベルチェック、エラー駆動型データ拡張が含まれ、モデルの弱点を動的に識別し、高品質の学習データを生成する。実験によれば、LoopToolベースの8Bモデルは、ツールコールベンチマークテストにおいて32Bジェネレータモデルを凌駕し、BFCL-v3およびACEBenchリストにおいて同規模で最高の結果を達成した。

ループツールの特徴

• 能力診断と欠点の特定LoopTool は、GCP（Greedy Capability Probing）モジュールにより、ツール呼び出しタスクにおけるモデルの能力を診断し、モデルが習得している能力と習得していない能力のポイントを正確に特定し、モデルの欠点とエラーパターンを判断し、その後のデータ最適化の方向性を提供します。
• ラベル修正と品質向上LoopTool は、Judgement-Guided Label Verification (JGLV) モジュールにより、オープンソースモデルを判断材料として使用し、モデルの予測精度と元のラベルを比較し、データセット全体の品質を向上させ、トレーニングデータの精度を保証するために、ミスラベルを自動的に修正します。
• データ拡張と挑戦的なサンプル生成Error-Driven Data Expansion (EDDE)モジュールにより、LoopToolはモデルのエラーケースに基づいて新たなチャレンジングサンプルを生成し、データセット内の困難なサンプルの数と多様性を増加させ、複雑な問題に直面した際にモデル自身のツールコール能力を継続的に改善するよう促します。
• 閉ループ最適化と動的進化LoopToolはデータとモデルの間に閉じたループを構築し、データ生成、ラベル補正、モデル学習を密接に統合します。モデルの能力が向上するにつれて、データセットもダイナミックに進化し、「データがモデルを訓練し、モデルがデータを導く」という正のサイクルを形成し、モデルのパフォーマンスを継続的に向上させます。
• オープンソースのエコロジーとコスト管理このフレームワークは、データ生成と評価をすべてオープンソースのモデルに依存しているため、クローズドソースのAPIは必要なく、コストを削減することができます。また、データ生成と評価の柔軟性と拡張性を確保し、最適化プロセス全体をより効率的で持続可能なものにします。

LoopToolの主な利点

• 閉ループ最適化と動的進化データとモデルの間にクローズドループを構築することで、データ生成、ラベル補正、モデル学習が密接に統合され、学習データがモデルの能力に合わせてダイナミックに進化し、ポジティブサイクルが形成されます。
• パフォーマンスの大幅な改善ツールを呼び出すタスクにおいて、LoopToolで学習されたモデルは、同じサイズの他のモデルを大幅に上回り、いくつかのベンチマークではより大きなデータジェネレーターを上回り、優れた最適化が実証されました。
• ジェネリック能力の強化ツール呼び出し機能の強化に加え、LoopToolは、命令追跡やコード生成といった他の汎用タスクにおけるモデルの性能も強化し、モデルの汎化能力や複雑なタスクの処理能力を向上させている。
• 効率的なデータ活用エラー駆動型のデータ拡張とラベル補正により、LoopToolはデータを効率的に活用して高品質で難易度の高いサンプルを生成し、複雑な問題に対応するモデルの能力を向上させることができます。
• 幅広い適用範囲LoopToolは、様々なサイズのモデルに適用可能であり、8Bと32Bの両方のモデルで良好な最適化結果を示し、幅広い適用性とスケーラビリティを持つ。

LoopToolの公式サイトとは？

• GitHubリポジトリ:: https://github.com/Rednote-DeepExperience/LoopTool
• HuggingFaceモデルライブラリ:: https://huggingface.co/papers/2511.09148
• arXivテクニカルペーパー:: https://arxiv.org/pdf/2511.09148

LoopToolの対象者

• 大規模言語モデリング開発者言語モデル・ツールの呼び出し機能の改善に取り組んでいる開発者は、LoopToolを使用してモデルのパフォーマンスを最適化し、実世界のアプリケーションにおけるモデルのパフォーマンスを向上させることができます。
• じんこうちのうけんきゅうしゃモデルの最適化とデータの進化に興味のあるAI研究者は、LoopToolを使って新しいモデルのトレーニング方法とデータの強化戦略を探ることができる。
• オープンソースコミュニティの貢献者LoopToolは、オープンソースモデルに完全に依存しており、オープンソースコミュニティの参加者に適しています。
• コーポレート・テクニカル・チームLoopToolは、限られたリソースでモデルの最適化を実現するのに役立ちます。
• 学術研究機関言語モデリングやAI研究に注力している学術機関は、LoopToolを研究ツールとして利用することで、関連分野の学術的進歩を促進することができます。