연구진은 AI 시스템이 외부 자원을 활용하여 복잡한 문제를 해결할 수 있도록 돕는 도구 학습 분야의 새로운 프레임워크인 RaTA-Tool을 소개합니다.
RaTA-Tool은 멀티모달 쿼리를 구조화된 작업 설명으로 변환하고, 이를 기반으로 의미적으로 풍부한 도구 설명을 검색하여 가장 적합한 도구를 선택하는 방식으로 작동합니다.
새로운 데이터셋과 DPO 최적화 단계를 통해 RaTA-Tool은 개방형 멀티모달 시나리오에서 도구 선택 성능을 향상시키는 것을 입증했습니다.