Комментарии 13
Круть. Я ожидаю, что будут готовые универсальные агенты в которого прописываешь путь до локальной LLM и он просто работает. Пока то что встречал без напильника не заводятся, и если заводятся, то работают плохо
Благодарю за статью! Очень понятно написано и без технических углублений.
Microsoft выпустили AutoGen, с помощью которого можно без особых усилий создать свою команду LLM-агентов. Думаю дальше будут выходить все больше технологий на базе LLM-агентов, что даже люди без знаний кодинга, смогут легко внедрять их в свою жизнь.
На самом деле идей с промтингом очень много и есть более 10 уже проектов, которые лучше по бенчмаркам самому очевидному - CoT - это например работа Promptbreeder - где предлагается использовать генетический алгоритм для отбора не только промтов, но и самого способа отбора промтов - что шаг к самоолучшению.
Есть еще работа Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior https://arxiv.org/abs/2304.03442 - к сожалению тоже все сделано на промтах, с точки зрения разработки тут не описано никакого эффекта, но вот что интересно у них в статье, это то что они дали график на котором видно с какого момента у системы возникают эмерджентные свойства - и там видно что скажем убирая память у агентов (там это человечки с ролями), убирая рефлексию, кооперацию и тп - как сильно падает их способность договориться друг с другом чтобы скажем созвать вечеринку в доме.
Без этих способностей там просто тотально начинаются галлюцинации и промты уже не помогают.
А в прошлом году была работа про Цицерона, правда она что-то не имела популярности - но там было прикольно что они, как заявляют, смогли поставить цели и понимание чужих целей агентам.
Если интересно есть вот такой наш доклад на ИИ конференции Ai Journey где я немного рассказал про наш подход к созданию агентов в рамках мультиагентной системы - у нас это показано на решении математических задач, и там результат получается 99.8% точность, то есть число правильных ответов, что недостижимо на LLM
Спасибо за статью!
Подскажите, пожалуйста, в статье написан следующий отрывок:
В частности есть "скоринговые функции", какой перевод на английский подразумевается под s<rec>?
Для s<rel> и s<imp>, как я понимаю, подразумевается relevance and importance соответственно.
Какой процент этой статьи было написано с помощью LLM? :)
Кто такие LLM-агенты и что они умеют?