Corak reka bentuk AI AI 4 teratas

Keupayaan pembelajaran autonomi model AI: kaedah pembelajaran di luar bahasa pengaturcaraan

Pembelajaran adalah proses yang berterusan, baik untuk model manusia dan AI. Walau bagaimanapun, persoalan biasa ialah sama ada model AI ini boleh belajar secara bebas seperti manusia? Menurut perkembangan terkini - mereka boleh . Untuk lebih memahami perkara ini, mari kita kembali ke kolej, ketika C, Java, dan Python adalah bahasa pengaturcaraan utama yang kita perlukan untuk menguasai sains komputer. Pembelajaran bahasa ini memerlukan pemahaman tentang tatabahasa, semantik, aplikasi praktikal, dan penyelesaian masalah. Oleh itu, untuk menguasai bahasa -bahasa ini, kami menjalankan amalan berterusan (atau boleh dikatakan telah terlatih). Di samping itu, kami telah banyak belajar daripada rakan sekelas dan profesor, bukan? Begitu juga, sama seperti manusia boleh belajar dari pemikiran, kepakaran, dan media lain, model bahasa yang besar (LLM) boleh melakukannya.

Walau bagaimanapun, ia adalah perjalanan yang sukar untuk kedua -dua manusia dan LLM untuk memperoleh kepakaran atau menjadi pakar dalam bidang tertentu. Kami memahami kebolehan pembelajaran dan pemikiran manusia, serta kebolehan mereka dalam membuat keputusan dan menyelesaikan tugas, tetapi apakah proses latihan LLM seperti?

Saya boleh mengatakan ini:

1. Pertama adalah pra-latihan untuk LLM: Dalam langkah ini, anda membantu model mempelajari corak seperti tatabahasa, struktur kalimat, dan juga hubungan antara kata-kata dan konsep.
2. Arahan penalaan halus (atau penalaan halus): Untuk menyempurnakan model, gunakan dataset yang dipilih yang mengandungi contoh arahan dan respons yang dikehendaki.
3. Pembelajaran Penguatkuasaan Berdasarkan Maklum Balas Manusia (RLHF): Penilai manusia menilai tindak balas model, yang selanjutnya digunakan untuk meningkatkan konsistensi model dengan jangkaan pengguna.

Ini masuk akal, bukan? Tetapi bagaimana jika kita membina aliran kerja autonomi untuk membiarkan model belajar dan memberikan output semasa melakukan semua cek secara bebas? Ia seperti mempunyai pembantu peribadi yang boleh melakukan semua kerja tanpa campur tangan manual. Di samping itu, dalam artikel ini, kami akan membincangkan empat corak reka bentuk AI autonomi yang digunakan untuk membina sistem AI.

• Apakah model refleksi AI bebas?
• Apakah mod penggunaan alat AI autonomi?
• Apakah model perancangan AI autonomi?
• Apakah model multi-agen AI autonomi?

Gambaran Keseluruhan

• Artikel ini membincangkan bagaimana model AI, terutamanya model bahasa yang besar (LLMs) seperti GPT , boleh datang dari pembelajaran utama dengan mengadopsi aliran kerja autonomi yang mensimulasikan masalah berulang manusia.
• Aliran kerja autonomi meningkatkan prestasi AI dengan menapis tugas secara beransur -ansur, sama seperti bagaimana manusia berulang kali memeriksa dan memperbaiki kerja mereka untuk hasil yang lebih baik.
• Empat corak reka bentuk autonomi utama-refleksi, penggunaan alat, perancangan, dan kolaborasi pelbagai agen-diperkenalkan sebagai strategi untuk menjadikan sistem AI lebih autonomi dan kompeten.

Jadual Kandungan

• Gambaran Keseluruhan
• Apakah model reka bentuk bebas?
• Mod Reka Bentuk Bebas: Penilaian
• 4 mod reka bentuk bebas yang mesti anda ketahui
  • Mod reflektif
  • Mod Penggunaan Alat
  • Mod perancangan
  • Mod Multi-Agil
• kesimpulannya
• Soalan yang sering ditanya

Apakah model reka bentuk bebas?

Model reka bentuk autonomi diperkenalkan sebagai penyelesaian untuk menjadikan LLM lebih autonomi. Daripada hanya memberikan petunjuk kepada model dan mengharapkan jawapan akhir (seperti menulis kertas sekaligus), lebih baik menggunakan pendekatan seperti proksi, iaitu untuk mendorong LLM beberapa kali langkah demi langkah. Setiap langkah meningkatkan tugas dan model secara beransur -ansur meningkatkan outputnya.

Untuk lebih memahami perkara ini, mari kita lihat seperti ini:

Apabila kita meminta LLM dalam mod sampel sifar, ia seperti meminta seseorang menulis cerita dalam satu perjalanan tanpa membuat pengubahsuaian. LLM melakukan pekerjaan yang hebat dalam hal ini, tetapi mereka boleh melakukan lebih baik. Dengan menggunakan aliran kerja seperti proksi, kita boleh mendorong langkah LLM dengan langkah beberapa kali. Setiap langkah dibina pada langkah -langkah sebelumnya, dengan itu meningkatkan tindak balas. Fikirkannya sebagai memerlukan LLM untuk menyemak artikel beberapa kali dan memperbaikinya dalam setiap cek.

Setiap langkah bermaksud:

Mari ambil contoh kod menulis menggunakan aliran kerja autonomi:

1. Garis Besar Kod Perancangan: Memecahkan tugas ke dalam modul atau fungsi yang lebih kecil.
2. Kumpulkan maklumat dan kandungan: Perpustakaan penyelidikan, algoritma, atau penyelesaian sedia ada. Jika perlu, sila cari internet atau lihat dokumen.
3. Tulis draf pertama kod: Melaksanakan fungsi asas, memberi tumpuan kepada struktur dan bukannya kesempurnaan.
4. Semak ketidakcekapan atau kesilapan dalam kod: Semak kod yang tidak perlu, kesilapan, atau kelemahan logik.
5. Ubah suai kod: refactor, mengoptimumkan, atau menambah komen untuk meningkatkan kejelasan.

Ulangi proses ini sehingga kod itu cekap dan ringkas.

Dengan membenarkan model untuk melengkapkan langkah-langkah ini secara bebas, corak reka bentuk autonomi meningkatkan penalaran dan kecekapan seperti manusia. Ini sama dengan bagaimana manusia memecahkan tugas -tugas yang kompleks, mengumpul maklumat, membuat penambahbaikan, dan berulang sehingga hasil akhir memuaskan. Sekarang, mari kita ketahui lebih lanjut mengenai model reka bentuk bebas.

Mod Reka Bentuk Bebas: Penilaian

Dalam surat yang dikongsi oleh Andrew Ng, analisis menunjukkan bahawa penjanaan kod yang didorong oleh AI telah membuat kemajuan, dengan perhatian khusus terhadap prestasi model seperti GPT-3.5 dan GPT-4. Tumpuan penilaian adalah keupayaan model-model ini dalam penanda aras pengekodan manusia yang terkenal, satu standard yang sama untuk menilai keupayaan algoritma untuk menulis kod.

Data yang disediakan menunjukkan evolusi keupayaan pengekodan AI menggunakan ejen AI. GPT-3.5 telah diuji dalam tetapan sifar-sampel (iaitu tanpa sebarang contoh terdahulu), dengan ketepatan 48.1%. GPT-4, yang juga dinilai dalam mod sifar sampel, menunjukkan peningkatan yang ketara dengan kadar kejayaan sebanyak 67.0%. Walau bagaimanapun, apa yang diketengahkan dalam analisis adalah bagaimana model -model ini diintegrasikan ke dalam aliran kerja ejen berulang (aliran kerja autonomi) secara dramatik meningkatkan prestasi mereka. Apabila GPT-3.5 dimasukkan ke dalam gelung proksi sedemikian, ketepatannya melonjak ke 95.1%yang mengagumkan, jauh melebihi garis dasarnya dan juga menghampiri keupayaan pengekodan peringkat manusia.

Penemuan ini menyoroti potensi transformasi aliran kerja berulang (aliran kerja autonomi) dalam meningkatkan prestasi model AI , yang menunjukkan bahawa masa depan pengekodan AI-dibantu mungkin lebih bergantung pada rangka kerja yang lebih maju dan dapat disesuaikan daripada penambahbaikan dalam saiz model atau seni bina.

Tetapi model reka bentuk autonomi yang telah menyelesaikan delegasi autonomi ke atas sistem AI, yang membolehkan mereka bertindak lebih bebas dan berkesan? Corak ini membina ejen AI untuk melaksanakan tugas, membuat keputusan, dan berkomunikasi dengan sistem lain dengan cara yang lebih seperti manusia dan autonomi, akhirnya mewujudkan aplikasi yang baik dan boleh dipercayai.

4 mod reka bentuk bebas yang mesti anda ketahui

Dalam AI autonomi dan corak reka bentuk utama, adalah penting untuk memahami bagaimana setiap corak membolehkan model bahasa yang besar (LLM) seperti GPT untuk mengendalikan lebih autonomi dan cekap. Corak reka bentuk ini memecahkan batasan AI dengan menggalakkan penilaian diri, integrasi alat, pemikiran strategik dan kerjasama. Marilah kita meneroka empat corak reka bentuk autonomi penting yang membentuk bagaimana model -model ini berjalan dan melaksanakan tugas -tugas yang kompleks.

Berikut adalah jenis corak reka bentuk bebas:

1. Mod Reflektif

Model refleksi memberi tumpuan kepada peningkatan keupayaan AI untuk menilai dan meningkatkan output sendiri. Bayangkan LLM mengkaji kandungan atau kod yang dihasilkannya seperti pengulas manusia, mengenal pasti kesilapan, jurang, atau kawasan yang memerlukan penambahbaikan, dan kemudian membuat cadangan untuk penambahbaikan.

Kitaran kritikan diri ini tidak terhad kepada lelaran tunggal. AI boleh mengulangi proses beberapa kali seperti yang diperlukan untuk mendapatkan hasil yang lebih baik dan sempurna. Sebagai contoh, jika tugas itu menulis perisian, LLM boleh menjana versi awal, mengkritik logik dan strukturnya sendiri, dan mengubah suai kod tersebut. Sifat refleksi berulang menghasilkan output yang lebih kukuh dan lebih dipercayai dari masa ke masa.

Corak ini amat berguna dalam tugas yang memerlukan ketepatan, seperti penciptaan kandungan, penyelesaian masalah, atau penjanaan kod. Menggunakan pendekatan ini dapat meningkatkan ketepatan dan kebolehpercayaan model melalui pembetulan diri.

Contoh yang menarik ialah kain reflektif diri. Rag sendiri adalah rangka kerja yang direka untuk meningkatkan ketepatan kualiti dan ketepatan model bahasa dengan mengintegrasikan pengambilan semula dan refleksi diri ke dalam proses penjanaan teks. Model Generasi Carian Tradisional (RAG) meningkatkan respons dengan menggabungkan perenggan yang diperolehi yang relevan, tetapi biasanya mencari bilangan dokumen tetap tanpa mengira kaitannya, yang mungkin memperkenalkan bunyi bising atau kandungan yang tidak relevan. RAG sendiri menangani batasan-batasan ini melalui pendekatan penyesuaian yang secara dinamik mengambil maklumat berdasarkan kandungan yang dihasilkan dan menggunakan penanda refleksi untuk menilai kualiti generasi.

Bagaimana untuk menggunakan refleksi ragut diri?

RAG sendiri menggabungkan mekanisme reflektif diri melalui "penanda reflektif" yang digunakan untuk menilai pelbagai aspek penjanaan teks, seperti kaitan, sokongan, dan utiliti keseluruhan. Semasa proses penjanaan, model menilai sama ada carian diperlukan dan menilai kualiti kandungan yang dihasilkan dengan mengkritik dirinya pada peringkat yang berbeza.

Berikut adalah carta yang mudah difahami:

• Rag tradisional pertama kali mengambil beberapa dokumen tetap, sementara RAG diri melakukan carian dinamik berdasarkan kandungan yang dihasilkan.
• Sendiri menilai pelbagai serpihan yang dihasilkan, mengkritik kualiti mereka, dan secara selektif menggabungkan maklumat yang paling tepat.
• Proses berulang RAG diri secara beransur-ansur dapat meningkatkan penjanaan dan meningkatkan ketepatan dan korelasi output.

Singkatnya, RAG diri menambah lapisan tambahan refleksi dan peningkatan diri, mengakibatkan jawapan yang lebih dipercayai dan tepat.

2. Mod Penggunaan Alat

Corak penggunaan alat dengan ketara mengembangkan keupayaan mereka dengan membenarkan LLM berinteraksi dengan alat dan sumber luaran, dengan itu meningkatkan keupayaan menyelesaikan masalah mereka. AI yang mengikuti corak ini tidak hanya bergantung pada pengkomputeran dalaman atau pengetahuan, ia dapat mengakses pangkalan data, mencari rangkaian, dan bahkan melaksanakan fungsi kompleks melalui bahasa pengaturcaraan seperti Python.

Sebagai contoh, LLM mungkin diminta untuk mendapatkan data dari rangkaian, menganalisis data, dan mengintegrasikannya ke dalam outputnya untuk pertanyaan tertentu. Sebagai alternatif, ia boleh diberikan tugas untuk mengira statistik, menghasilkan imej, atau mengendalikan spreadsheet -operasi ini melampaui penjanaan teks mudah. Dengan menggabungkan penggunaan alat, LLM telah berkembang dari asas pengetahuan statik ke proksi dinamik yang dapat berinteraksi dengan sistem luaran untuk mencapai matlamatnya.

Model ini berkuasa kerana ia membolehkan sistem AI untuk mengendalikan tugas yang lebih kompleks dan pelbagai, dan pengetahuan dalaman sahaja tidak mencukupi untuk memperluaskan utilitinya kepada aplikasi dunia sebenar.

3. Mod Perancangan

Model perancangan membolehkan LLM memecahkan tugas -tugas besar dan kompleks menjadi komponen yang lebih kecil dan lebih mudah diurus. Perancangan membolehkan ejen untuk bertindak balas terhadap permintaan dan membina langkah -langkah yang diperlukan untuk mencapai matlamat mereka.

LLM menggunakan mod perancangan untuk menangani masalah secara linear dan sementara, tetapi sebaliknya mewujudkan pelan hala tuju subtask untuk menentukan jalan yang paling berkesan untuk menyelesaikan tugas. Sebagai contoh, apabila pengekodan, LLM akan terlebih dahulu menggariskan struktur keseluruhan dan kemudian melaksanakan pelbagai fungsi. Ini mengelakkan mengelirukan atau mengelirukan dan mengubah logik dan menjadikan AI memberi tumpuan kepada matlamat utamanya.

React (kesimpulan dan tindakan) dan rewoo (kesimpulan dengan ontologi terbuka) terus memperluaskan pendekatan ini dengan mengintegrasikan pengambilan keputusan dan penalaran kontekstual ke dalam proses perancangan. React membolehkan LLM beralih secara dinamik antara penalaran (masalah pemikiran) dan tindakan (melaksanakan tugas tertentu), membolehkan perancangan yang lebih mudah disesuaikan dan fleksibel. Dengan menggabungkan kedua -dua langkah ini, LLM dapat meningkatkan pendekatannya secara beransur -ansur dan menyelesaikan cabaran yang tidak dijangka yang timbul.

Rewoo, sebaliknya, meningkatkan corak perancangan dengan menggunakan ontologi terbuka dunia untuk membimbing penalaran. Ini bermakna LLM boleh menggabungkan pelbagai maklumat dan pengetahuan keadaan yang lebih luas dari pelbagai bidang untuk membuat keputusan yang lebih bijak. Dengan Rewoo, AI boleh menyesuaikan rancangan dalam masa nyata untuk memenuhi maklumat yang baru diperoleh atau mengubah keperluan, memastikan pendekatan penyelesaian masalah yang lebih kuat dan komprehensif.

Secara keseluruhan, mod perancangan, React, dan Rewoo membolehkan LLM mengendalikan tugas-tugas yang kompleks dengan cara yang berstruktur tetapi sangat mudah disesuaikan, membolehkan pelaksanaan yang cekap dan berorientasikan matlamat.

Di samping itu, menjana pelan berstruktur (atau "ringkasan permintaan pengguna") memastikan bahawa AI menjejaki semua langkah dan tidak mengabaikan pelbagai tugas yang lebih luas. Pendekatan ini memastikan kualiti dan konsistensi hasil yang lebih tinggi, terutamanya dalam penyelesaian masalah kompleks atau projek pelbagai peringkat.

4. Mod Multi-Agility

Model multi-agen dibina berdasarkan konsep delegasi, sama seperti pengurusan projek dalam pasukan manusia. Corak ini melibatkan memberikan agen yang berbeza (contoh LLM dengan peranan atau fungsi tertentu) kepada subtask yang berbeza. Ejen -ejen ini secara bebas dapat mengendalikan tugas -tugas mereka yang ditugaskan, sementara juga berkomunikasi dan bekerjasama untuk mencapai hasil bersatu.

Terdapat beberapa jenis mod multi-agen:

1. Ejen Kerjasama : Pelbagai ejen bekerjasama untuk mengendalikan bahagian -bahagian tugas yang berlainan, berkongsi kemajuan dan bekerja ke arah hasil bersatu. Setiap ejen boleh pakar dalam bidang yang berbeza.
2. Ejen Pengawasan : Ejen penyeliaan pusat menguruskan ejen lain, menyelaraskan aktiviti mereka dan mengesahkan keputusan untuk memastikan kualiti.
3. Pasukan Hierarki : Sistem berstruktur di mana ejen peringkat tinggi mengawasi ejen dan keputusan peringkat rendah dikeluarkan di semua peringkat untuk menyelesaikan tugas-tugas yang kompleks.

Untuk maklumat lanjut mengenai kandungan ini, sila lawati: Kerjasama Multi-Agen.

Sebagai contoh, dalam senario di mana analisis teks dan pengiraan berangka diperlukan, dua ejen bebas boleh mengendalikan setiap tugas, berkongsi hasilnya untuk membentuk penyelesaian yang komprehensif. Satu ejen boleh memberi tumpuan kepada pemahaman konteks, sementara yang lain mengendalikan data, dan bersama -sama mereka memberikan respons yang komprehensif. Corak ini amat berkesan untuk menangani masalah berskala besar atau kompleks yang memerlukan pelbagai kemahiran.

Singkatnya, model multiagent mencerminkan bagaimana manusia bekerjasama di pelbagai bidang khusus, memastikan setiap ejen memberi tumpuan kepada kekuatannya sambil menyumbang kepada usaha yang diselaraskan yang lebih besar.

Dengan menguasai empat model reka bentuk bebas ini, pemaju dan pengguna boleh membuka kunci potensi penuh sistem AI. Model refleksi meningkatkan ketepatan dan kualiti melalui penilaian diri, alat ini menggunakan model untuk mencapai interaksi dunia nyata yang dinamik, model perancangan menyediakan pelan tindakan untuk menyelesaikan tugas-tugas yang kompleks, dan kolaborasi multi-agen memastikan bahawa pelbagai ejen bekerja dengan berkesan dan bekerjasama. Secara keseluruhannya, model-model ini meletakkan asas untuk membina sistem AI yang lebih bijak, lebih banyak autonomi yang dapat memenuhi cabaran dunia nyata.

kesimpulannya

Model reka bentuk autonomi menekankan potensi transformasi aliran kerja autonomi dalam membuat model AI (terutamanya model bahasa yang besar (LLMS) ) lebih autonomi dan cekap. Ia menjelaskan bahawa walaupun model seperti GPT-3.5 dan GPT-4 berfungsi dengan baik dalam tugas-tugas sifar sampel, ketepatan dan keberkesanannya meningkat dengan ketara apabila ia datang kepada aliran kerja autonomi berulang. Pendekatan ini membolehkan model untuk menguraikan tugas, menilai sendiri, memanfaatkan alat luaran, menjalankan perancangan strategik, dan bekerjasama dengan ejen lain untuk meningkatkan keupayaan menyelesaikan masalahnya.

Artikel ini memperkenalkan empat corak reka bentuk utama -refleksi, penggunaan alat, perancangan, dan multiagent -yang membentuk asas aliran kerja autonomi ini. Corak ini memecahkan batasan AI dan membolehkan sistem AI berjalan lebih bebas dan bijak, sama seperti manusia menangani tugas -tugas yang kompleks. Ini menunjukkan bahawa kemajuan AI masa depan akan bergantung kepada peningkatan saiz model dan membangunkan aliran kerja yang lebih mudah disesuaikan dan strategik.

Dalam siri artikel mengenai corak reka bentuk autonomi, kami akan meneroka setiap corak reka bentuk secara terperinci: refleksi, penggunaan alat, perancangan, dan pelbagai, mendedahkan bagaimana mereka menjadikan sistem AI lebih autonomi dan kompeten.

Tinggal !!!

Terokai program AI Pioneer autonomi untuk memperdalam pemahaman anda tentang proksi AI dan membuka kunci potensi penuhnya. Sertai kami dalam perjalanan menemui pandangan dan aplikasi yang inovatif!

Soalan yang sering ditanya

Q1. Apakah model reka bentuk bebas di AI? **** A: Model reka bentuk autonomi adalah strategi yang digunakan untuk membuat sistem AI (terutamanya model bahasa yang besar (LLMS)) lebih autonomi dan berkesan. Corak ini membolehkan AI melaksanakan tugas, membuat keputusan, dan berinteraksi dengan sistem lain dengan lebih bebas dengan mensimulasikan proses penyelesaian masalah dan pemikiran manusia. Model utama termasuk refleksi, penggunaan alat, perancangan, dan kerjasama pelbagai agen.

S2. Bagaimanakah mod refleksi meningkatkan prestasi AI? **** A: Model refleksi meningkatkan keupayaan AI untuk menilai sendiri dan meningkatkan outputnya. Dengan berulang kali mengkaji semula kerja anda sendiri, AI akan mengenal pasti kesilapan, jurang, atau kawasan yang memerlukan penambahbaikan dan membetulkannya dalam gelung berulang. Corak ini telah terbukti sangat berguna dalam tugas -tugas yang memerlukan ketepatan, seperti penjanaan kod atau penciptaan kandungan, kerana ia membantu menghasilkan hasil yang lebih tepat dan boleh dipercayai.

Q3. Apakah faedah menggunakan corak penggunaan alat dalam aliran kerja AI? **** A: Corak penggunaan alat memanjangkan keupayaan AI dengan membenarkan AI berinteraksi dengan alat dan sumber luaran. AI tidak hanya bergantung pada pengetahuan dalaman, ia boleh mengakses pangkalan data, melakukan carian web, atau melaksanakan fungsi menggunakan bahasa pengaturcaraan seperti Python. Ini menjadikan AI lebih serba boleh dan dapat mengendalikan tugas -tugas kompleks yang memerlukan maklumat atau pengkomputeran di luar data sedia ada.

Q4. Bagaimanakah mod perancangan membantu LLM mengendalikan tugas kompleks? **** A: Mod perancangan membolehkan model AI memecah tugas -tugas yang kompleks menjadi langkah yang lebih kecil, lebih mudah diurus, mewujudkan pelan tindakan untuk menyelesaikan masalah. Pendekatan ini membantu mengekalkan fokus pada matlamat utama dan memastikan pelaksanaan tugas yang cekap. Varian seperti React (kesimpulan dan tindakan) dan rewoo (kesimpulan dengan ontologi terbuka) menggabungkan membuat keputusan dan strategi penyesuaian, yang membolehkan AI meningkatkan pendekatannya secara dinamik berdasarkan kemunculan maklumat baru.

Atas ialah kandungan terperinci Corak reka bentuk AI AI 4 teratas. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!