Bagaimana ejen LLM memimpin pertuduhan dengan aliran kerja berulang?

Pengenalan

Model bahasa yang besar (LLM) telah membuat kemajuan yang ketara dalam pemprosesan bahasa semula jadi dan generasi. Walau bagaimanapun, pendekatan sifar sifar tipikal, menghasilkan output dalam lulus tunggal tanpa penghalusan, mempunyai batasan. Cabaran utama adalah ketidakupayaan LLM untuk dengan mudah menggabungkan pengetahuan data atau peristiwa baru sejak kemas kini latihan terakhir mereka. Kemas kini harian tidak praktikal kerana sumber pengiraan yang besar dan masa yang diperlukan untuk penalaan halus. Artikel ini menerangkan bidang ejen LLM yang berkembang pesat, yang memanfaatkan kaedah berulang untuk meningkatkan prestasi dan keupayaan secara dramatik, mengatasi batasan -batasan ini.

Ejen AI direka untuk mengintegrasikan data masa nyata, membolehkan penyesuaian dan penghalusan output berulang. Dengan menangani kekurangan LLM tradisional, agen AI mewakili kemajuan besar dalam pemprosesan bahasa semula jadi.

Gambaran Keseluruhan

Artikel ini akan:

1. Tentukan ejen LLM dan membezakannya daripada aplikasi LLM standard.
2. Menunjukkan keunggulan aliran kerja berulang melalui kaedah sifar-shot untuk prestasi LLM yang lebih baik.
3. Bukti empirikal sekarang yang menyokong keberkesanan ejen LLM, menggunakan penanda aras pengekodan manusia sebagai kajian kes.
4. Gariskan empat corak reka bentuk utama untuk membina ejen LLM: refleksi, penggunaan alat, perancangan, dan kerjasama pelbagai agen.
5. Bincangkan potensi aplikasi ejen LLM di pelbagai bidang seperti pembangunan perisian, penciptaan kandungan, dan penyelidikan.

Jadual Kandungan

• Keterbatasan LLM sifar
• Kekuatan aliran kerja berulang
• Bukti empirikal: Penanda aras manusia
• Corak seni bina AI AI
  • Corak pantulan
  • Corak penggunaan alat
  • Corak perancangan
  • Corak Kerjasama Multi-Agen
• Ejen LLM di pelbagai sektor
• Cabaran dan pertimbangan
• Soalan yang sering ditanya

Keterbatasan LLM sifar

Aplikasi LLM semasa kebanyakannya menggunakan pendekatan sifar, mengarahkan model untuk menghasilkan respons lengkap dalam satu percubaan. Ini sama dengan meminta manusia menulis esei dari awal hingga akhir tanpa semakan atau mundur. Walaupun kerumitan yang wujud ini, LLMS telah menunjukkan kecekapan yang luar biasa.

Walau bagaimanapun, kaedah ini mempunyai kelemahan. Ia tidak mempunyai keupayaan untuk memperbaiki, memeriksa fakta, atau menggabungkan maklumat tambahan penting untuk output berkualiti tinggi. Ketiadaan proses berulang boleh menyebabkan ketidakkonsistenan, ketidaktepatan faktual, dan teks yang tidak berstruktur.

Juga baca: Apakah sifar pukulan yang mendorong?

Kekuatan aliran kerja berulang

Di sinilah ejen LLM dimainkan. Sistem -sistem ini memanfaatkan kuasa LLMS sambil menggabungkan proses -proses berulang yang lebih rapat dengan pemikiran manusia. Ejen LLM mungkin mendekati tugas melalui beberapa langkah, seperti:

1. Menjana garis besar.
2. Mengenal pasti penyelidikan atau jurang maklumat yang diperlukan.
3. Mewujudkan kandungan awal.
4. Melaksanakan semakan sendiri untuk mengenal pasti kelemahan.
5. Mengedit dan meningkatkan kandungan.
6. Mengulangi langkah 4-5 seperti yang diperlukan.

Pendekatan berulang ini membolehkan peningkatan dan penghalusan berterusan, menghasilkan output berkualiti tinggi. Ia serupa dengan bagaimana penulis manusia sering menangani projek penulisan kompleks, yang melibatkan pelbagai draf dan semakan.

Bukti empirikal: Penanda aras manusia

Kajian baru -baru ini telah menunjukkan keberkesanan pendekatan ini. Contoh yang ketara ialah prestasi agen AI pada penanda aras pengekodan manusia, ujian keupayaannya untuk menjana kod berfungsi.

Hasilnya menarik:

• GPT-3.5 (sifar-shot): ketepatan 48.1%.
• GPT-4 (sifar-shot): ketepatan 67.0%.
• GPT-3.5 dengan aliran kerja ejen: ketepatan sehingga 95.1%

Penemuan ini menyerlahkan bahawa menggunakan aliran kerja ejen melampaui hanya menaik taraf kepada model yang lebih maju. Ini menggariskan kepentingan kaedah permohonan LLM, sering melebihi kepentingan keupayaan yang melekat model asas.

Corak seni bina AI AI

Oleh kerana bilangan ejen LLM berkembang, beberapa corak reka bentuk utama muncul. Memahami corak ini adalah penting untuk pemaju dan penyelidik yang ingin membuka kunci potensi penuh mereka.

Corak pantulan

Corak reka bentuk yang penting untuk membina ejen LLM yang memperbaiki diri adalah corak refleksi. Komponen refleksi utama termasuk:

1. Pelakon: LLM yang menjana teks dan tindakan berdasarkan keadaan dan konteks semasa.
2. Evaluator: Komponen yang menilai kualiti output pelakon dan memberikan skor ganjaran.
3. Refleksi diri: LLM yang menjana isyarat tetulang lisan untuk membimbing peningkatan pelakon.
4. Memori: Kedua-dua jangka pendek (trajektori baru-baru ini) dan memori jangka panjang (pengalaman masa lalu) untuk menjelajahi membuat keputusan.
5. Gelung maklum balas: Mekanisme untuk menyimpan dan menggunakan maklum balas untuk meningkatkan prestasi dalam lelaran berikutnya.

Corak refleksi membolehkan ejen belajar dari kesilapan mereka melalui maklum balas bahasa semulajadi, membolehkan peningkatan pesat terhadap tugas -tugas yang kompleks. Pendekatan seni bina ini memudahkan peningkatan diri dan kesesuaian dalam ejen LLM, menjadikannya corak yang kuat untuk membangunkan sistem AI yang lebih canggih.

Corak penggunaan alat

Corak ini melibatkan melengkapkan ejen LLM dengan keupayaan untuk menggunakan alat dan sumber luaran. Contohnya termasuk:

1. Keupayaan carian web.
2. Fungsi kalkulator.
3. Alat yang dibina khas untuk tugas-tugas tertentu.

Walaupun kerangka seperti React melaksanakan corak ini, penting untuk mengenalinya sebagai pendekatan seni bina yang berbeza. Corak penggunaan alat ini meningkatkan kebolehan menyelesaikan masalah ejen dengan membenarkannya memanfaatkan sumber dan fungsi luaran.

Corak perancangan

Corak ini memberi tumpuan kepada membolehkan ejen-ejen untuk menguraikan tugas-tugas kompleks ke dalam sub-tugas yang boleh diurus. Aspek utama termasuk:

1. Penguraian tugas.
2. Perancangan berurutan.
3. Tingkah laku berorientasikan matlamat.

Rangka kerja seperti Langchain melaksanakan corak ini, membolehkan ejen menangani masalah yang rumit dengan membuat rancangan berstruktur. Corak perancangan adalah penting untuk mengendalikan tugas pelbagai langkah dan mencapai matlamat jangka panjang.

Corak Kerjasama Multi-Agen

Corak ini melibatkan penciptaan sistem di mana pelbagai ejen berinteraksi dan berkolaborasi. Ciri -ciri corak ini termasuk:

• Komunikasi antara agen.
• Pengagihan dan delegasi tugas.
• Penyelesaian masalah kolaboratif.

Walaupun platform seperti Langchain menyokong sistem multi-agen, sangat berharga untuk mengenali ini sebagai corak seni bina yang berbeza. Corak kerjasama pelbagai agen membolehkan sistem AI yang lebih kompleks dan diedarkan, yang berpotensi membawa kepada tingkah laku yang muncul dan keupayaan penyelesaian masalah yang dipertingkatkan.

Corak-corak ini, bersama-sama dengan corak refleksi yang telah dibincangkan sebelumnya, merupakan satu set pendekatan seni bina teras dalam membangunkan agen AI berasaskan LLM yang maju. Memahami dan melaksanakan corak ini dengan berkesan dapat meningkatkan keupayaan dan fleksibiliti sistem AI.

Ejen LLM di pelbagai sektor

Pendekatan ini membuka peluang baru di pelbagai bidang:

• Dalam pembangunan perisian, pengenalan ejen LLM yang menggunakan kaedah seperti refleksi mewujudkan peluang yang mengganggu, yang berpotensi mengubah bagaimana kita mendekati tugas-tugas yang kompleks dan penyelesaian masalah. Penyelidikan Manusia telah menunjukkan bahawa sistem berasaskan ejen dapat meningkatkan keupayaan penjanaan kod dan penyelesaian masalah dalam tugas pengaturcaraan, berpotensi mempercepatkan kitaran pembangunan dan meningkatkan kualiti kod. Pendekatan ini dapat meningkatkan proses debugging, mengautomasikan pengoptimuman kod, dan juga membantu dalam mereka bentuk sistem perisian yang kompleks.
• Dalam penciptaan kandungan, ejen LLM bersedia untuk menjadi pembantu yang tidak ternilai kepada penulis dan pencipta. Ejen -ejen ini boleh membantu dengan semua aspek proses kreatif, dari penyelidikan awal dan generasi idea untuk menggariskan, menulis, dan mengedit. Mereka boleh membantu pencipta kandungan mengekalkan konsistensi di seluruh badan kerja yang besar, mencadangkan penambahbaikan gaya dan organisasi, dan juga membantu menyesuaikan kandungan untuk penonton atau platform tertentu.
• Dalam pendidikan, ejen LLM berpotensi untuk merevolusikan pembelajaran peribadi. Ejen -ejen ini boleh diintegrasikan ke dalam sistem tunjuk ajar untuk menyediakan pengalaman pembelajaran adaptif dan komprehensif yang disesuaikan dengan keperluan unik setiap pelajar, gaya pembelajaran, dan kadar pembangunan. Mereka boleh memberi pelajar maklum balas segera, menjana latihan amalan yang disesuaikan, dan juga mensimulasikan perbualan untuk membantu mereka memahami konsep yang sukar. Teknologi ini boleh membuat pendidikan yang berkualiti tinggi dan diperibadikan lebih mudah diakses oleh pelajar yang lebih luas.
• Dalam perniagaan, ejen LLM dapat mengubah perancangan strategik dan proses membuat keputusan. Mereka boleh menjalankan analisis pasaran yang mendalam, menyaring dataset besar-besaran untuk mengenal pasti trend dan peluang. Ejen -ejen ini dapat membantu perancangan senario, penilaian risiko, dan analisis kompetitif, memberikan pemimpin perniagaan dengan pandangan yang lebih komprehensif untuk memaklumkan strategi mereka. Selain itu, mereka dapat membantu mengoptimumkan operasi, meningkatkan perkhidmatan pelanggan dengan chatbots pintar, dan juga membantu dalam rundingan kompleks.

Di luar kawasan ini, banyak aplikasi yang berpotensi untuk ejen LLM wujud. Dalam penjagaan kesihatan, mereka dapat membantu dalam diagnosis, perancangan rawatan, dan penyelidikan perubatan. Dalam undang -undang, mereka boleh membantu penyelidikan undang -undang, analisis kontrak, dan penyediaan kes. Dalam kewangan, mereka dapat meningkatkan penilaian risiko, pengesanan penipuan, dan strategi pelaburan. Memandangkan teknologi ini matang, kita boleh mengharapkan untuk melihat aplikasi baru muncul di hampir setiap industri, yang berpotensi membawa kepada keuntungan besar dalam produktiviti, kreativiti, dan keupayaan menyelesaikan masalah di seluruh masyarakat.

Cabaran dan pertimbangan

Walaupun potensi ejen LLM sangat besar, beberapa cabaran perlu ditangani:

• Sumber Komputasi: Kaedah berulang memerlukan lebih banyak sumber pengiraan daripada penjanaan tunggal, berpotensi membatasi aksesibiliti.
• Konsistensi dan koheren: Memastikan bahawa beberapa lelaran menghasilkan hasil yang konsisten dan koheren boleh mencabar.
• Pertimbangan Etika: Sebagai ejen LLM menjadi lebih canggih, kebimbangan mengenai ketelusan, kecenderungan, dan penggunaan yang bertanggungjawab menjadi semakin penting.
• Integrasi dengan sistem yang sedia ada: Mengintegrasikan ejen LLM ke aliran kerja dan teknologi sedia ada memerlukan perancangan dan penyesuaian yang teliti.

Kesimpulan

Ejen-ejen LLM mengantar era baru dalam kecerdasan buatan, membawa kita lebih dekat kepada sistem yang mampu kompleks, penalaran multi-langkah dan penyelesaian masalah. Dengan lebih meniru proses kognitif manusia, ejen-ejen ini berpotensi untuk meningkatkan kualiti dan kebolehgunaan output AI-dihasilkan secara mendadak di pelbagai domain.

Sebagai penyelidikan di kawasan ini berlangsung, kita boleh mengharapkan untuk melihat arkitek dan aplikasi ejen yang lebih canggih. Kunci untuk membuka kunci potensi penuh LLM mungkin tidak terletak pada hanya meningkatkan saiz atau melatih mereka pada lebih banyak data, tetapi dalam membangunkan cara yang lebih pintar untuk menggunakan keupayaan mereka melalui alur kerja yang berulang, alat.

Buka Potensi AI Anda dengan Program Pinnacle Genai! Dapatkan Mentor Peribadi 1: 1 dari pakar, menyelam ke dalam kurikulum lanjutan dengan 200 jam pembelajaran, dan menguasai lebih daripada 26 alat dan perpustakaan Genai. Sertailah sekarang dan merevolusikan perjalanan AI anda!

Soalan yang sering ditanya

Q1. Apa sebenarnya ejen LLM?

Ejen LLM adalah sistem yang menggunakan model bahasa yang besar sebagai asas mereka, bersama -sama dengan proses berulang dan komponen tambahan, untuk melaksanakan tugas, membuat keputusan, dan berinteraksi dengan persekitaran yang lebih berkesan daripada aplikasi LLM biasa.

S2. Bagaimanakah ejen LLM berbeza daripada aplikasi LLM biasa?

Walaupun aplikasi LLM tradisional sering menggunakan pendekatan sifar-shot (menghasilkan output dalam satu pas), ejen LLM menggunakan aliran kerja berulang yang membolehkan perancangan, refleksi, semakan, dan penggunaan alat luaran.

Q3. Apakah corak reka bentuk utama untuk ejen LLM?

Corak reka bentuk utama yang dibincangkan adalah refleksi, penggunaan alat, perancangan, dan kerjasama pelbagai agen. Setiap corak ini membolehkan ejen LLM menangani tugas -tugas dengan kecanggihan dan kecekapan yang lebih besar.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana ejen LLM memimpin pertuduhan dengan aliran kerja berulang?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!