清华大学自然语言处理实验室等支持的开源社区OpenBMB （Open Lab for Big Model Base）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。

ToolBench仓库中提供了相关数据集、训练和评估脚本，以及在ToolBench上微调的功能模型ToolLLaMA，具体特点为：

1. 支持单工具和多工具方案

其中单工具设置遵循LangChain提示风格，多工具设置遵循AutoGPT的提示风格。

2. 模型回复不仅包括最终答案，还包含模型的思维链过程、工具执行和工具执行结果

3. 支持真实世界级别的复杂性，支持多步工具调用

4. 丰富的API，可用于现实世界中的场景，如天气信息、搜索、股票更新和PowerPoint自动化

5. 所有的数据都是由OpenAI API自动生成并由开发团队进行过滤，数据的创建过程很容易扩展

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