Apa itu ejen LLM

Apakah ejen LLM? Tidak seperti chatbot mudah yang hanya bertindak balas terhadap arahan, ejen LLM secara aktif merancang, melaksanakan tindakan, dan belajar dari pengalamannya. Fikirkan ia sebagai pembantu AI yang canggih yang boleh melaksanakan tugas secara autonomi, dan bukan hanya memberikan maklumat. Ini melibatkan gelung maklum balas penting: ejen mengambil tindakan, memerhatikan hasilnya, dan menggunakan maklumat tersebut untuk memperbaiki tindakan masa depannya. Proses berulang ini membezakannya daripada aplikasi LLM yang lebih mudah. Interaksi ejen dengan alam sekitar boleh melibatkan pelbagai modaliti, seperti mengakses dan memanipulasi pangkalan data, berinteraksi dengan API, melayari web, atau mengendalikan robot fizikal. Kuncinya adalah keupayaannya untuk menentukan secara autonomi tindakan yang diambil berdasarkan pemahamannya tentang matlamatnya dan keadaan alam sekitar semasa. "Otak" ejen adalah LLM, menyediakan kecerdasan untuk memahami, merancang, dan menyesuaikan diri. Walau bagaimanapun, beberapa keupayaan biasa termasuk:

• Perancangan dan tingkah laku berorientasikan matlamat: ejen LLM boleh memecahkan tugas-tugas yang kompleks ke dalam langkah-langkah yang lebih kecil, boleh diurus, mewujudkan rancangan untuk mencapai matlamat tertentu. Ini melibatkan pemikiran tentang tindakan yang diperlukan dan perintah mereka. Keupayaan ini membolehkan mereka terus mendapat maklumat dan menyesuaikan diri dengan keadaan yang berubah -ubah. Ini melibatkan tahap penalaran logik dan penyelesaian masalah. Ini mungkin melibatkan menghantar e -mel, membuat panggilan API, mengubahsuai pangkalan data, atau mengawal robot fizikal bergantung kepada reka bentuk ejen dan tujuan yang dimaksudkan. Pembelajaran ini boleh tersirat, melalui pelarasan parameter dalaman LLM, atau eksplisit, melalui teknik pembelajaran tetulang. Ini memperluaskan keupayaan mereka dengan ketara, yang membolehkan interaksi yang lebih kaya dan lebih bernuansa.
  1. Tentukan matlamat dan skop ejen: jelas menentukan apa yang harus dicapai oleh ejen. Ini akan membimbing proses reka bentuk dan pembangunan. Skop yang jelas menghalang projek daripada menjadi terlalu bercita-cita tinggi. Pertimbangkan faktor seperti prestasi, kos, dan akses API. Pilihan popular termasuk GPT-3, GPT-4, Palm 2, dan lain-lain. Ini mungkin melibatkan merancang mesin negara, sistem perancangan hierarki, atau satu lagi seni bina yang sesuai. Ini akan melibatkan mengintegrasikan LLM yang dipilih, melaksanakan proses membuat keputusan ejen, dan mengendalikan interaksi dengan sistem luaran. Ini mungkin melibatkan penggunaan perpustakaan untuk mengikis web, akses pangkalan data, atau komunikasi API. Ini melibatkan menilai kadar kejayaannya, mengenal pasti bidang penambahbaikan, dan menyempurnakan proses membuat keputusannya. Ini penting untuk membolehkan pembelajaran dan penyesuaian.
     • Hallucinations dan maklumat yang tidak tepat: LLMs kadang -kadang boleh menghasilkan maklumat yang salah atau tidak masuk akal ("halusinasi"). Ini adalah kebimbangan yang ketara, terutamanya apabila ejen membuat keputusan berdasarkan data yang tidak tepat. Mekanisme pengesahan dan pengesahan yang berhati -hati adalah penting. Bias ini dapat dilihat dalam tingkah laku ejen, yang membawa kepada hasil yang tidak adil atau diskriminasi. Menangani kecenderungan dalam data latihan dan reka bentuk ejen adalah penting. Ini boleh mengehadkan skalabiliti dan kemampuan ejen LLM. Ini boleh menyebabkan kesilapan atau kegagalan yang tidak dijangka dalam senario dunia sebenar. Langkah -langkah keselamatan yang teguh adalah penting untuk mencegah akses atau manipulasi yang tidak dibenarkan. Kekurangan ketelusan ini boleh menjadikan kesilapan debug atau memastikan akauntabiliti.

Atas ialah kandungan terperinci Apa itu ejen LLM. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!