Mehrere Entwurfsmuster, die hervorragende Agenten lernen müssen, können Sie auf einmal erlernen

Hallo zusammen, ich bin Laodu.

Gestern habe ich mir die AI Hospital Town angehört, die vom Intelligent Industry Research Institute der Tsinghua University im Unternehmen geteilt wurde.

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Dies ist eine virtuelle Welt. Alle Ärzte, Krankenschwestern und Patienten sind Agentenintelligenzen, die von LLM gesteuert werden und autonom interagieren können. Sie simulierten den gesamten Prozess der Diagnose und Behandlung und erreichten eine hochmoderne Genauigkeit von 93,06 % bei einem Teilsatz des MedQA-Datensatzes, der schwere Atemwegserkrankungen abdeckt.

Ein ausgezeichneter intelligenter Agent ist untrennbar mit hervorragenden Designmustern verbunden. Nachdem ich diesen Fall gelesen hatte, las ich schnell die vier wichtigsten Agent-Designmuster, die kürzlich von Herrn Andrew Ng veröffentlicht wurden.

Enda Ng ist einer der maßgeblichsten Wissenschaftler der Welt auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens

Dann habe ich es schnell zusammengestellt und mit allen geteilt.

Modus 1, Reflexion

In diesem Modus werden die zum ersten Mal vom großen Modell generierten Ergebnisse nicht direkt ausgegeben, sondern die Ergebnisse werden zur Überprüfung und Bewertung erneut an das große Modell übergeben.

Es wird eine zweite Version der Ergebnisse erstellt, die möglicherweise besser funktioniert als die erste Version.

In den Worten von Konfuzius nennt man das „Ich untersuche mich dreimal am Tag.“

Die in diesem Modus geschriebene spezifische Eingabeaufforderung kann mehrere Inferenzmodi verwenden, die wir zuvor geteilt haben, wie zum Beispiel: Few-Shot (Few-Shot), Chain of Thinking (CoT), Tree of Thinking (ToT), ReAct , usw.

Der Hauptzweck dieses Modells besteht darin, die Argumentationsfähigkeiten großer Modelle zu maximieren, ohne auf externe Kräfte zurückzugreifen.

Modus 2. Tool-Verwendung

In diesem Modus kann der Agent externe Tools verwenden, um bestimmte Aufgaben auszuführen.

Um es ganz klar auszudrücken bedeutet es „die beruflichen Angelegenheiten den Profis überlassen“.

Das Wesentliche des großen Modells ist die Textvorhersage, und es verfügt nicht über die Fähigkeit, Arithmetik, Codeausführung usw. durchzuführen. Wenn wir auf diese Aufgaben stoßen, können wir das große Modell Gleichungen und Codes generieren lassen und dann den Rechner und den Codeinterpreter aufrufen, um sie abzuschließen.

Der Agent in diesem Modus scheint mit externer Hilfe leistungsfähiger zu werden.

Modus 3. Planung

Dieser Modus ermöglicht es dem Agenten, eine komplexe Aufgabe in eine Reihe einfacher kleiner Aufgaben zu zerlegen und diese dann einzeln zu lösen.

Tatsächlich bedeutet es: „Wie viele Schritte braucht man, um einen Elefanten in den Kühlschrank zu stellen?“ Ich war verwirrt, als ich diese Frage zum ersten Mal hörte, aber als ich das Bild unten sah, wurde es plötzlich klar.

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Modus 4, Multiagenten-Zusammenarbeit

Nachdem der Agent im vorherigen Modus komplexe Aufgaben aufgeschlüsselt hat, ist es selbstverständlich, dass mehrere Agenten ihre jeweiligen Aufgaben erfüllen und miteinander zusammenarbeiten müssen. , arbeiten Sie zusammen, um komplexe Aufgaben zu erledigen.

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Wir haben bereits einen Open-Source-KI-Programmierer GPT Pilot geteilt. Seine Designidee ist das Multi-Agent-Modell, das verschiedene Rollen von Produktmanagern, Architekten, Programmierern und Testern simuliert, um die Softwareentwicklung abzuschließen Aufgabe.

Die am Anfang des Artikels vorgestellte KI-Krankenhausstadt verfügt ebenfalls über dieses Modell. Ich werde in Zukunft auch praktische Beispiele dieses Modells vorstellen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonMehrere Entwurfsmuster, die hervorragende Agenten lernen müssen, können Sie auf einmal erlernen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!