🛠️ToolBench🤖

Model • Data Release • Web Demo • Tool Eval • Paper • Citation

🔨这个项目(ToolLLM)旨在构建开源、大规模、高质量的指令调整 SFT 数据，以促进构建具有通用工具使用能力的强大LLMs。我们的目标是赋予开源 LLMs 掌握成千上万多样的真实世界API能力。我们通过收集高质量的指令调整数据集来实现这一目标。该数据集使用最新的ChatGPT（gpt-3.5-turbo-16k）自动构建，该版本升级了增强的函数调用功能。我们提供数据集、相应的训练和评估脚本，以及在ToolBench上经过微调的强大模型ToolLLaMA。

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英文README链接.

🗒️数据

👐ToolBench仅用于研究和教育目的，不应被视为反映此数据集的创作者、所有者或贡献者的观点或意见。该数据集以 Apache License 2.0 许可证进行分发。以下是数据集的统计信息:

工具数量	API数量	实例数量	真实API调用数量	平均Reasoning步数
3451	16464	126486	469585	4.0

我们从RapidAPI爬取了超过16000个API，并且为之构造了真实的人类指令。以下是RapidAPI的架构信息与指令构造的方式。

ToolBench包含单工具和多工具场景。多工具场景可以进一步分为类别内多工具和集合内多工具。我们在数据创建过程中使用DFSDT方法。以下是使用DFSDT方法进行数据创建的说明：

数据发布

请使用以下链接下载我们的数据集：Google Drive或者清华云盘.请注意：data_0801.zip是老版本数据。文件结构如下:

├── /data/
│  ├── /instruction/
│  ├── /answer/
│  ├── /toolenv/
│  ├── /retrieval/
│  ├── /test_instruction/
│  ├── /test_query_ids/
│  ├── /retrieval_test_query_ids/
│  ├── toolllama_G123_dfs_train.json
│  └── toolllama_G123_dfs_eval.json
├── /reproduction_data/
│  ├── /chatgpt_cot/
│  ├── /chatgpt_dfs/
│  ├── ...
│  └── /toolllama_dfs/

以下是data目录的一些描述：

instruction 和 answer：指令数据和解决方案路径标注数据。 G1、G2、G3分别指单工具、类内多工具和集合内多工具数据。我们还有一个用于可视化的 Atlas Explorer。
toolenv：工具环境相关数据，包含API json、API代码和API示例返回。
retrieval：用于工具检索的数据包含在此目录中。
test_instruction and test_query_ids：我们从每个测试集中抽取 200 个实例。该目录包含每个测试集中测试实例的queries和query id。
retrieval_test_query_ids：该目录包含检索器测试实例的query id。
toolllama_G123_dfs_train.json 和 toolllama_G123_dfs_eval.json：预处理数据，可用于直接训练 toolllama 并复现我们的结果。对于预处理细节，我们将 G1、G2 和 G3 数据分别分为训练、评估和测试部分，合并各数据集的训练数据进行训练。

🤖模型

我们发布了在最新数据上全参数微调的ToolLLaMA-2-7b-v2，还有在0801版本数据上全参数微调的ToolLLaMA-7b-v1和lora版本ToolLLaMA-7b-LoRA-v1，所有模型都是以多任务方式训练的。我们也发布在实验设置下训练的tool retriever.

🚀精调

安装

克隆这个仓库并进入ToolBench文件夹。

git clone git@github.com:OpenBMB/ToolBench.git
cd ToolBench

安装包 (python>=3.9)

pip install -r requirements.txt

或者仅安装ToolEval需要的包

pip install -r toolbench/tooleval/requirements.txt

准备数据和工具环境:

wget --no-check-certificate 'https://drive.google.com/uc?export=download&id=1XFjDxVZdUY7TXYF2yvzx3pJlS2fy78jk&confirm=yes' -O data.zip
unzip data.zip

训练Retriever

数据预处理:

export PYTHONPATH=./
python preprocess/preprocess_retriever_data.py \
    --query_file data/instruction/G1_query.json \
    --index_file data/test_query_ids/G1_instruction_test_query_ids.json \
    --dataset_name G1 \
    --output_dir data/retrieval/G1

使用以下命令训练Retriever:

export PYTHONPATH=./
python toolbench/retrieval/train.py \
    --data_path data/retrieval/G1/ \
    --model_name bert-base-uncased \
    --output_path retrieval_model \
    --num_epochs 5 \
    --train_batch_size 32 \
    --learning_rate 2e-5 \
    --warmup_steps 500 \
    --max_seq_length 256

训练ToolLLaMA

数据预处理（G1_answer为例子）:

export PYTHONPATH=./
python preprocess/preprocess_toolllama_data.py \
    --tool_data_dir data/answer/G1_answer \
    --method DFS_woFilter_w2 \
    --output_file data/answer/toolllama_G1_dfs.json

我们的训练代码基于FastChat开发.您可以使用以下命令用两张A100（80G）以及我们预处理好的数据data/toolllama_G123_dfs_train.json或data_0830版本data_0830/toolllama_G123_dfs_train_0830.json来训练 ToolLLaMA-7b。对于预处理细节，我们将 G1、G2 和 G3 数据分别分为训练、评估和测试部分，合并各数据集中的训练数据进行训练:

export PYTHONPATH=./
torchrun --nproc_per_node=2 --master_port=20001 toolbench/train/train_mem.py \
    --model_name_or_path huggyllama/llama-7b  \
    --data_path  data/toolllama_G123_dfs_train.json \
    --eval_data_path  data/toolllama_G123_dfs_eval.json \
    --conv_template tool-llama-single-round \
    --bf16 True \
    --output_dir toolllama \
    --num_train_epochs 2 \
    --per_device_train_batch_size 2 \
    --per_device_eval_batch_size 2 \
    --gradient_accumulation_steps 8 \
    --evaluation_strategy "epoch" \
    --prediction_loss_only \
    --save_strategy "epoch" \
    --save_total_limit 8 \
    --learning_rate 5e-5 \
    --weight_decay 0. \
    --warmup_ratio 0.04 \
    --lr_scheduler_type "cosine" \
    --logging_steps 1 \
    --fsdp "full_shard auto_wrap" \
    --fsdp_transformer_layer_cls_to_wrap 'LlamaDecoderLayer' \
    --tf32 True \
    --source_model_max_length 2048 \
    --model_max_length 8192 \
    --gradient_checkpointing True \
    --lazy_preprocess True \
    --report_to none

您也可以用以下命令用您自己的方式去预处理并划分数据:

export PYTHONPATH=./
python preprocess/preprocess_toolllama_data.py \
    --tool_data_dir data/answer/G1_answer \
    --method DFS_woFilter_w2 \
    --output_file data/answer/toolllama_G1_dfs.json

训练lora版本:

export PYTHONPATH=./
deepspeed --master_port=20001 toolbench/train/train_lora.py \
    --model_name_or_path huggyllama/llama-7b  \
    --data_path  data/toolllama_G123_dfs_train.json \
    --eval_data_path  data/toolllama_G123_dfs_eval.json \
    --conv_template tool-llama-single-round \
    --bf16 True \
    --output_dir toolllama_lora \
    --num_train_epochs 5 \
    --per_device_train_batch_size 4 \
    --per_device_eval_batch_size 2 \
    --gradient_accumulation_steps 2 \
    --evaluation_strategy "epoch" \
    --prediction_loss_only \
    --save_strategy "epoch" \
    --save_total_limit 8 \
    --learning_rate 5e-5 \
    --weight_decay 0. \
    --warmup_ratio 0.04 \
    --lr_scheduler_type "cosine" \
    --logging_steps 1 \
    --source_model_max_length 2048 \
    --model_max_length 8192 \
    --gradient_checkpointing True \
    --lazy_preprocess True \
    --deepspeed ds_configs/stage2.json \
    --report_to none

用我们的RapidAPI服务进行推理

请先填写问卷，我们会尽快审核然后给您发送toolbench key。然后初始化您的toolbench key:

export TOOLBENCH_KEY="your_toolbench_key"

ToolLLaMA

用以下命令用ToolLLaMA做推理:

export PYTHONPATH=./
python toolbench/inference/qa_pipeline.py \
    --tool_root_dir data/toolenv/tools/ \
    --backbone_model toolllama \
    --model_path /path/to/your/toolllama \
    --max_observation_length 1024 \
    --observ_compress_method truncate \
    --method DFS_woFilter_w2 \
    --input_query_file data/test_instruction/G1_instruction.json \
    --output_answer_file toolllama_dfs_inference_result \
    --toolbench_key $TOOLBENCH_KEY

lora版本的inference:

export PYTHONPATH=./
python toolbench/inference/qa_pipeline.py \
    --tool_root_dir data/toolenv/tools/ \
    --backbone_model toolllama \
    --model_path huggyllama/llama-7b \
    --lora \
    --lora_path /path/to/your/toolllama_lora \
    --max_observation_length 1024 \
    --observ_compress_method truncate \
    --method DFS_woFilter_w2 \
    --input_query_file data/test_instruction/G1_instruction.json \
    --output_answer_file toolllama_lora_dfs_inference_result \
    --toolbench_key $TOOLBENCH_KEY

lora版本的开放域, 用以下命令:

export PYTHONPATH=./
python toolbench/inference/qa_pipeline_open_domain.py \
    --tool_root_dir data/toolenv/tools/ \
    --corpus_tsv_path data/retrieval/G1/corpus.tsv \
    --retrieval_model_path /path/to/your/retrival_model \
    --retrieved_api_nums 5 \
    --backbone_model toolllama \
    --model_path huggyllama/llama-7b \
    --lora \
    --lora_path /path/to/your/toolllama_lora \
    --max_observation_length 1024 \
    --observ_compress_method truncate \
    --method DFS_woFilter_w2 \
    --input_query_file data/test_instruction/G1_instruction.json \
    --output_answer_file toolllama_lora_dfs_open_domain_inference_result \
    --toolbench_key $TOOLBENCH_KEY

OpenAI模型

用ChatGPT:

export TOOLBENCH_KEY=""
export OPENAI_KEY=""
export PYTHONPATH=./
python toolbench/inference/qa_pipeline.py \
    --tool_root_dir data/toolenv/tools/ \
    --backbone_model chatgpt_function \
    --openai_key $OPENAI_KEY \
    --max_observation_length 1024 \
    --method DFS_woFilter_w2 \
    --input_query_file data/test_instruction/G1_instruction.json \
    --output_answer_file chatgpt_dfs_inference_result \
    --toolbench_key $TOOLBENCH_KEY

用Text-Davinci-003:

export TOOLBENCH_KEY=""
export OPENAI_KEY=""
export PYTHONPATH=./
python toolbench/inference/qa_pipeline.py \
    --tool_root_dir data/toolenv/tools/ \
    --backbone_model davinci \
    --openai_key $OPENAI_KEY \
    --max_observation_length 1024 \
    --method DFS_woFilter_w2 \
    --input_query_file data/test_instruction/G1_instruction.json \
    --output_answer_file davinci_dfs_inference_result \
    --toolbench_key $TOOLBENCH_KEY

用您自己的RapidAPI账号做推理

要用定制化的RapidAPI账号进行推理，请在脚本中传入您的rapidapi key并指定use_rapidapi_key参数:

export RAPIDAPI_KEY=""
export OPENAI_KEY=""
export PYTHONPATH=./
python toolbench/inference/qa_pipeline.py \
    --tool_root_dir data/toolenv/tools/ \
    --backbone_model chatgpt_function \
    --openai_key $OPENAI_KEY \
    --max_observation_length 1024 \
    --method DFS_woFilter_w2 \
    --input_query_file data/test_instruction/G1_instruction.json \
    --output_answer_file chatgpt_dfs_inference_result \
    --rapidapi_key $RAPIDAPI_KEY \
    --use_rapidapi_key

自定义API做推理

要使用自定义API进行推理，您需要准备API文档和代码，然后修改您的query文件。例如，要添加hello_world API，该API的功能为返回“hello world”字符串：

API文档：首先生成API文档json文件（hello_world.json），该文件应遵循以下格式：

{
    "tool_description": "Return hello world.",
    "tool_name": "hello world",
    "title": "hello world",
    "api_list": [
        {
            "name": "get_hello_world",
            "url": "",
            "description": "To get 'hello world'.",
            "method": "GET",
            "required_parameters": [],
            "optional_parameters": []
        }
    ],
    "standardized_name": "hello_world"
}

然后将其放在“data/toolenv/tools/”中的某个category下，可以是已有的49个现有类别之一，也可以新创建一个类别，例如Customized。

API代码：在Customized文件夹下创建一个名为hello_world的文件夹，然后编写实现API功能的代码api.py并将其放在Customized/hello_world/下。 API代码可以写成这样的格式：

def get_hello_world():
    """
    To get hello world 
    """
    observation = "hello world"
    return observation

现在 data/toolenv/ 下的文件结构应该是：

├── /tools/
│  ├── /Sports/
│  │  ├── basketball.json
│  │  ├── /basketball/
│  │  │  └── api.py
│  │  └── ...
│  ├── ...
│  ├── /Customized/
│  │  ├── hello_world.json
│  │  ├── /hello_world/
│  │  │  └── api.py
└── response_examples

修改您的query文件，查询文件应遵循以下格式：

[
    {
        "query": "I want to get a 'hello world' string.",
        "query_id": 200001,
        "api_list": [
            {
                "category_name": "Customized",
                "tool_name": "hello world",
                "api_name": "get_hello_world"
            }
        ]
    }
]

最后，我们可以通过运行以下命令来使用自定义的hello_worldAPI进行推理：

export PYTHONPATH=./
python toolbench/inference/qa_pipeline.py \
    --tool_root_dir data/toolenv/tools/ \
    --backbone_model toolllama \
    --model_path ToolBench/ToolLLaMA-7b \
    --max_observation_length 1024 \
    --observ_compress_method truncate \
    --method DFS_woFilter_w2 \
    --input_query_file /path/to/your/query/file \
    --output_answer_file /path/to/your/output/file \
    --api_customization

Currently we only support customized API usage under close-domain setting. We plan to support open-domain soon.

Setting up and running the interface

ToolBench包含一个基于Chatbot UI的Web UI，经过修改以包含在界面中使用工具的功能。它包含两个部分：后端服务器和chatbot-ui-toolllama。这是一个视频演示。

Web UI

git clone https://github.com/lilbillybiscuit/chatbot-ui-toolllama
cd chatbot-ui-toolllama
npm install
npm run dev

应用将在 http:https://localhost:3000/ 上可用

Backend server

export PYTHONPATH=./
python toolbench/inference/toolbench_server.py \
    --tool_root_dir data/toolenv/tools/ \
    --corpus_tsv_path data/retrieval/G1/corpus.tsv \
    --retrieval_model_path /path/to/your/retrival_model \
    --retrieved_api_nums 5 \
    --backbone_model toolllama \
    --model_path huggyllama/llama-7b \
    --lora \
    --lora_path /path/to/your/toolllama_lora \
    --max_observation_length 1024 \
    --method DFS_woFilter_w2 \
    --input_query_file data/test_instruction/G1_instruction.json \
    --output_answer_file data/answer/toolllama_lora_dfs_open_domain \
    --rapidapi_key $RAPIDAPIKEY

This server will be available on http:https://localhost:5000/. To start a request, call http:https://localhost:5000/stream with a GET or POST request containing a JSON object with the following fields:

{
    "text": "What is the weather in New York today?",
    "top_k": 5,
    "method": "DFS_woFilter_w2"
}

ToolEval

通过在ToolBench上对LLaMA进行微调，我们得到了ToolLLaMA。考虑到人工评估非常耗时，我们借鉴AlpacaEval开发了一个高效的机器自动评估ToolEval，其中包含两个评估指标：

通过率：计算在有限的OpenAI API调用次数内成功完成指令的比例。
偏好：通过比较给定指令的两个答案（动作序列）来衡量。我们预先定义了一组更好答案的标准，这些标准被组织成ChatGPT的提示。我们向评估器提供测试指令和两个候选答案，并获得其偏好。我们对每个答案对进行多次评估以提高系统的可靠性。然后，我们计算优胜率（被评估器选择为更优的百分比）。有关详细信息，请参阅我们的论文。

为了验证ChatGPT评估器在通过率和胜率方面的可靠性，我们从四种不同的方法（ChatGPT+ReACT，ChatGPT+DFSDT，ToolLLaMA+DFSDT和GPT4+DFSDT）中进行采样，为每种方法的300个测试指令获取解决方案对。然后，我们请人类标注ChatGPT+DFSDT，ToolLLaMA+DFSDT和GPT4+DFSDT的通过率，以及ChatGPT+ReACT和ChatGPT+DFSDT之间的胜率。

我们的ChatGPT评估器在通过率方面与人类标注者具有高达**87.1%的一致性，在胜率方面具有80.3%**的一致性。这个结果表明，我们的评估器生成的评估结果与人类非常相似，并且可以视为在通过率和胜率上模拟人类评估的可靠评估器。

有关ToolEval的更多细节，请参阅我们的论文。

Evaluation with ToolEval

若要复现结果，直接通过Google Drive下载我们的reproduction_data.zip，解压后置reproduction_data于ToolBench/data/下即可，可以跳过数据准备流程。

数据准备。若要使用 ToolEval 评估您自己的模型和方法，首先需要为六个测试子集准备所有的模型预测。创建一个以您的模型和方法命名的目录，例如 chatgpt_cot，然后将每个测试集的预测放在该目录下。目录的文件结构应如下：

├── /chatgpt_cot/
│  ├── /G1_instruction/
│  │  ├── /10160_CoT@1.json
│  │  └── ...
│  ├── /G1_tool/
│  │  ├── /10221_CoT@1.json
│  │  └── ...
│  ├── ...
│  ├── /G3_instruction/
│  │  ├── /10221_CoT@1.json
│  │  └── ...

然后对模型预测进行预处理:

export RAW_ANSWER_PATH=../../data/reproduction_data/model_predictions/
export CONVERTED_ANSWER_PATH=../../data/reproduction_data/model_predictions_converted/
export MODEL_NAME=chatgpt_cot
export METHOD=CoT
mkdir ${CONVERTED_ANSWER_PATH}/${MODEL_NAME}
for test_set in G1_instruction G1_category G1_tool G2_category G2_instruction G3_instruction
do
    answer_dir=${RAW_ANSWER_PATH}/${MODEL_NAME}/${test_set}
    output_file=${CONVERTED_ANSWER_PATH}/${MODEL_NAME}/${test_set}.json
    python convert_to_answer_format.py\
        --answer_dir ${answer_dir} \
        --method ${METHOD} \
        --output ${output_file}
done

之后，检查${CONVERTED_ANSWER_PATH}/${MODEL_NAME}下是否有测试集的预处理JSON文件。如果有，你就可以准备运行以下评估过程了。如果没有，请检查模型的预测是否有问题。

OpenAI Key 准备您的OpenAI Key来搭建我们的evaluator。Key需要被存储到一个json file中，如path/to/your/openai_key_json_file.json：

[
    {
        "username": "your_user_name",
        "passwd": "your_password",
        "api_key": "your_openai_key",
        "organization": "your_organization"
    },
    ...
]

Pass rate.

export CONVERTED_ANSWER_PATH=../../data/reproduction_data/model_predictions_converted/
export SAVE_PATH=pass_rate_results
export CANDIDATE_MODEL=chatgpt_cot
export API_POOL_FILE=path/to/your/openai_key_json_file.json

python eval_pass_rate.py \
    --converted_answer_path ${CONVERTED_ANSWER_PATH} \
    --save_path ${SAVE_PATH} \
    --reference_model ${CANDIDATE_MODEL} \
    --test_ids ../../data/test_query_ids/ \
    --max_eval_threads 20 \
    --evaluate_times 7

结果文件会被存储至${SAVE_PATH}中。

Win rate. 以下示例以ChatGPT-ReACT作为参考模型，GPT4-ReACT作为候选模型。请注意，您首先需要获取两个模型的pass rate结果，然后运行以下命令来评估GPT4-ReACT的win rate结果:

export CONVERTED_ANSWER_PATH=../../data/reproduction_data/model_predictions_converted/
export SAVE_PATH=preference_results
export PASS_TARE_PATH=pass_rate_results
export REFERENCE_MODEL=chatgpt_cot
export CANDIDATE_MODEL=gpt-4-0613_cot
export API_POOL_FILE=path/to/your/openai_key_json_file.json

python eval_preference.py \
    --converted_answer_path ${CONVERTED_ANSWER_PATH} \
    --reference_model ${REFERENCE_MODEL} \
    --output_model ${CANDIDATE_MODEL} \
    --test_ids ../../data/test_query_ids/ \
    --save_path ${SAVE_PATH} \
    --pass_rate_result_path ${PASS_TARE_PATH} \
    --max_eval_threads 20 \
    --use_pass_rate true \
    --evaluate_times 7

结果文件会被存储至${SAVE_PATH}中。

更多细节请参考 ToolEval.

Model Experiment

在我们的主要实验中，ToolLLaMA展现了处理单一工具和复杂多工具指令的引人注目的能力，与ChatGPT的能力相当。以下是主要的实验结果，其中win rate的参考模型是ChatGPT-ReACT.

Pass Rate:

Method	Model	I1-Inst.	I1-Tool	I1-Cate.	I2-Inst.	I2-Cate.	I3-Inst.	Average
ReACT	Claude-2	5.5	3.5	5.5	6	6	14	6.8
	Text-Davinci-003	12	20	20	8.5	14.5	24	16.5
	ChatGPT	41.5	44	44.5	42.5	46.5	22	40.2
	ToolLLaMA	25	29	33	30.5	31.5	25	29
	GPT4	53.5	50.0	53.5	67.0	72.0	47.0	57.2
DFSDT	Claude-2	20.5	31	18.5	17	20.5	28	22.6
	Text-Davinci-003	43.5	44	46	37	42	46	43.1
	ChatGPT	54.5	65	60.5	75	71.5	62	64.8
	ToolLLaMA	57	61	62	77	77	66	66.7
	ToolLLaMA-Retreiver	64	64	60.5	81.5	68.5	65	67.3
	GPT4	60	71.5	67	79.5	77.5	71	71.1

Win Rate: (Reference model: ChatGPT-ReACT)

Method	Model	I1-Inst.	I1-Tool	I1-Cate.	I2-Inst.	I2-Cate.	I3-Inst.	Average
ReACT	Claude-2	31	27.8	33.8	35	31.5	47.5	34.4
	Text-Davinci-003	28.5	35.3	31	29.8	29.8	45	33.2
	ToolLLaMA	45	42	47.5	50.8	41.8	55	47
	GPT4	60	58.8	63.5	65.8	60.3	78	64.4
DFSDT	Claude-2	38	44.3	43.3	36.8	33.5	65	43.5
	Text-Davinci-003	40.3	43.8	46.8	40.5	43.3	63	46.3
	ChatGPT	60.5	62	57.3	72	64.8	69	64.3
	ToolLLaMA	55	55.3	54.5	68.5	58	69	60
	ToolLLaMA-Retreiver	62.3	59	55	68.5	60.8	73	63.1
	GPT4	67.5	67.8	66.5	73.3	63.3	84	70.4

TODO

更新使用更新数据（data-0830 版本）训练的 ToolLLaMA 结果。
ToolLLaMA将达到GPT-4的工具使用能力。

工具学习相关链接

鉴于基础模型的强大能力，我们期待看到它们在操纵各种工具中的应用。更多的资源，请参考以下内容：

BMTools. [Project]
Tool Learning Survey. [Paper]
Tool Learning Paper List. [Project]
WebCPM. [Paper]

Citation

如果您对ToolBench感兴趣，欢迎引用我们的工作。

@misc{qin2023toolllm,
      title={ToolLLM: Facilitating Large Language Models to Master 16000+ Real-world APIs}, 
      author={Yujia Qin and Shihao Liang and Yining Ye and Kunlun Zhu and Lan Yan and Yaxi Lu and Yankai Lin and Xin Cong and Xiangru Tang and Bill Qian and Sihan Zhao and Runchu Tian and Ruobing Xie and Jie Zhou and Mark Gerstein and Dahai Li and Zhiyuan Liu and Maosong Sun},
      year={2023},
      eprint={2307.16789},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.AI}
}

@misc{qin2023tool,
      title={Tool Learning with Foundation Models}, 
      author={Yujia Qin and Shengding Hu and Yankai Lin and Weize Chen and Ning Ding and Ganqu Cui and Zheni Zeng and Yufei Huang and Chaojun Xiao and Chi Han and Yi Ren Fung and Yusheng Su and Huadong Wang and Cheng Qian and Runchu Tian and Kunlun Zhu and Shihao Liang and Xingyu Shen and Bokai Xu and Zhen Zhang and Yining Ye and Bowen Li and Ziwei Tang and Jing Yi and Yuzhang Zhu and Zhenning Dai and Lan Yan and Xin Cong and Yaxi Lu and Weilin Zhao and Yuxiang Huang and Junxi Yan and Xu Han and Xian Sun and Dahai Li and Jason Phang and Cheng Yang and Tongshuang Wu and Heng Ji and Zhiyuan Liu and Maosong Sun},
      year={2023},
      eprint={2304.08354},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CL}
}

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