LoopTool - автоматизированный инструмент с открытым исходным кодом для вызова механизма эволюции данных, разработанный Шанхайским университетом Цзяотун и компанией Little Red Book.

Что такое LoopTool?

LoopTool - это автоматизированная система эволюции данных "инструмент-вызов" с открытым исходным кодом, разработанная Шанхайским университетом Цзяо Тун и командой Xiaohongshu для расширения возможностей больших языковых моделей "инструмент-вызов". Он оптимизирует генерацию данных и обучение модели через замкнутый цикл итераций, используя модели с открытым исходным кодом (например, Qwen3-32B) в качестве генераторов данных и дискриминаторов, не полагаясь на закрытые API. Основные модули включают многоинтеллектуальную генерацию диалога тела, определение компетенции, проверку меток и расширение данных с учетом ошибок, что динамически выявляет слабые места модели и генерирует высококачественные обучающие данные. Эксперименты показывают, что модель на базе LoopTool 8B превосходит модель с генератором 32B в эталонном тесте вызовов инструментов и достигает лучших результатов того же размера в списках BFCL-v3 и ACEBench.

Особенности LoopTool

• Диагностика компетенций и выявление недостатковС помощью модуля Greedy Capability Probing (GCP) LoopTool может диагностировать возможности модели в задачах по вызову инструмента, точно определить точки возможностей, которые модель освоила и не освоила, определить недостатки и ошибки модели, а также задать направление для последующей оптимизации данных.
• Исправление этикеток и улучшение качества: С помощью модуля Judgement-Guided Label Verification (JGLV) LoopTool использует модель с открытым исходным кодом в качестве судьи для сравнения точности предсказаний модели с исходными метками и автоматически исправляет неправильные метки для улучшения общего качества набора данных и обеспечения точности обучающих данных.
• Расширение данных и создание сложных образцов: Благодаря модулю Error-Driven Data Expansion (EDDE) LoopTool генерирует новые сложные образцы на основе случаев ошибок модели, увеличивая количество и разнообразие сложных образцов в наборе данных и побуждая модель постоянно совершенствовать свои собственные возможности по поиску инструментов перед лицом сложных проблем.
• Оптимизация в замкнутом цикле и динамическая эволюцияLoopTool создает замкнутый цикл между данными и моделью, тесно интегрируя генерацию данных, коррекцию меток и обучение модели. По мере улучшения возможностей модели набор данных также будет динамически развиваться, образуя положительный цикл "данные обучают модель, модель направляет данные", что постоянно улучшает производительность модели.
• Экология с открытым исходным кодом и контроль затратФреймворк полностью опирается на модели с открытым исходным кодом для генерации и оценки данных, что устраняет необходимость в закрытых API и снижает затраты, а также обеспечивает гибкость и масштабируемость генерации и оценки данных, делая весь процесс оптимизации более эффективным и устойчивым.

Основные преимущества LoopTool

• Оптимизация в замкнутом цикле и динамическая эволюция: Благодаря созданию замкнутого цикла между данными и моделью, достигается тесная интеграция генерации данных, коррекции меток и обучения модели, что обеспечивает динамическое развитие обучающих данных вместе с возможностями модели, образуя положительный цикл.
• Значительные улучшения производительности: В задаче вызова инструментов модели, обученные LoopTool, значительно превосходят другие модели того же размера и даже превосходят более крупные генераторы данных в некоторых бенчмарках, демонстрируя превосходную оптимизацию.
• Повышение общего потенциала: Помимо расширения возможностей вызова инструментов, LoopTool также повышает производительность модели в других задачах общего назначения, таких как следование инструкциям и генерация кода, улучшая способность модели к обобщению и решению сложных задач.
• Эффективное использование данных: Благодаря расширению данных с учетом ошибок и коррекции меток, LoopTool может эффективно использовать данные для создания высококачественных и сложных образцов, улучшая способность модели решать сложные задачи.
• Широкий диапазон применимостиLoopTool применим к моделям различных размеров и показывает хорошие результаты оптимизации на моделях 8B и 32B, обеспечивая широкую применимость и масштабируемость.

Что такое официальный сайт LoopTool

• Репозиторий GitHub:: https://github.com/Rednote-DeepExperience/LoopTool
• Библиотека моделей HuggingFace:: https://huggingface.co/papers/2511.09148
• Технический документ arXiv:: https://arxiv.org/pdf/2511.09148

Для кого предназначен LoopTool

• Разработчик моделирования на большом языке: Разработчики, работающие над улучшением возможностей вызова инструментов языкового моделирования, могут использовать LoopTool для оптимизации производительности моделей и повышения их эффективности в реальных приложениях.
• исследователь искусственного интеллектаИсследователи ИИ, заинтересованные в оптимизации моделей и эволюции данных, могут использовать LoopTool для изучения новых методов обучения моделей и стратегий расширения данных.
• Участники сообщества с открытым исходным кодом: Исследователи и разработчики, желающие внести свой вклад в сферу открытого исходного кода и извлечь из нее пользу. LoopTool полностью опирается на модель открытого исходного кода и подходит для участников сообщества открытого исходного кода.
• Корпоративная техническая команда: Технологические команды предприятий, которым необходимо повысить эффективность моделей и сократить расходы, LoopTool поможет им добиться оптимизации моделей при ограниченных ресурсах.
• Академические исследовательские институты: Академические учреждения, занимающиеся языковым моделированием и исследованиями в области ИИ, могут использовать LoopTool в качестве исследовательского инструмента для продвижения научных достижений в смежных областях.