Toolformer là một phương pháp mà LLM có được các công cụ bên ngoài ''khi nào và như thế nào để gọi'' như tìm kiếm, máy tính và API thông qua quá trình học tập tự giám sát.
Toolformer (học tập dựa trên công cụ) được cho là đề cập đến một hệ thống trong đó LLM sử dụng phương pháp học tập tự giám sát để tự học `` khi nào nên sử dụng '', '' công cụ bên ngoài nào (công cụ tìm kiếm, máy tính, API dịch thuật, lịch, v.v.) '' và `` cách gọi chúng ''. Mặc dù lệnh gọi công cụ thông thường chủ yếu dựa vào hướng dẫn trong lời nhắc và một vài lần chụp, nhưng mô hình này lại tự tạo văn bản đề xuất bao gồm lệnh gọi API và thu hẹp dữ liệu đào tạo trong khi tự đánh giá xem liệu lệnh gọi có góp phần cải thiện chất lượng phản hồi hay không. Ý tưởng này được áp dụng rộng rãi làm công nghệ cơ bản cho các sản phẩm agent LLM và AI hiện tại có chức năng gọi điện. Trong hoạt động thực tế kể từ năm 2026, phán đoán về việc có nên gọi một công cụ hay không có thể sẽ khác nhau tùy thuộc vào kiểu máy và nhiệm vụ, đồng thời, mặc dù các lệnh gọi không cần thiết sẽ làm tăng chi phí thanh toán theo nhu cầu sử dụng API, nhưng điều đó cũng sẽ được chỉ ra rằng có những cạm bẫy có thể dẫn đến ảo giác, chẳng hạn như bỏ qua việc gọi khi cần thiết. Khi lựa chọn các công cụ tại hiện trường, người ta nhấn mạnh vào việc đặt giới hạn trên cho số lượng cuộc gọi và cơ chế giám sát tính hợp lệ bằng cách sử dụng nhật ký và sự hiện diện hay vắng mặt của hệ thống quản lý chi phí dựa trên giá thị trường của việc sử dụng API là một yếu tố ảnh hưởng đến quyết định giới thiệu một công cụ.