DroidCall：用于 LLM 驱动的 Android 意图调用的数据集
人工智能
2024-12-03 v1
摘要
大型语言模型在自然语言理解方面的能力日益提升，显著增强了现有智能体系统的性能。为提升数据隐私方面的本地移动设备智能体性能，我们引入 DroidCall，这是第一个用于精准 Android 意图调用的训练和测试数据集。我们构建了一个高度灵活且可复用的数据生成管道，构造了 1 万个样本。给定一个自然语言任务指令，经过 DroidCall 微调的小型语言模型（如 Qwen2.5-3B 和 Gemma2-2B）能够接近或甚至超越 GPT-4o 在精准 Android 意图调用方面的能力。我们还提供了一个集成这些微调模型的端到端 Android 应用，以演示 Android 意图调用过程。代码和数据集已提供于 https://github.com/UbiquitousLearning/DroidCall。
关键词
引用
@article{arxiv.2412.00402,
title = {DroidCall: A Dataset for LLM-powered Android Intent Invocation},
author = {Weikai Xie and Li Zhang and Shihe Wang and Rongjie Yi and Mengwei Xu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2412.00402},
year = {2024}
}