Top 4 agierische KI -Entwurfsmuster

Die autonome Lernfähigkeit von KI -Modellen: Lernmethoden jenseits der Programmiersprachen

Lernen ist ein kontinuierlicher Prozess, sowohl für Menschen als auch für KI -Modelle. Eine häufige Frage ist jedoch, ob diese KI -Modelle unabhängig wie Menschen lernen können. Nach den neuesten Entwicklungen können sie . Um dies besser zu verstehen, gehen wir zurück zum College, als C, Java und Python die wichtigsten Programmiersprachen waren, die wir brauchten, um in Informatik zu meistern. Das Erlernen dieser Sprachen erfordert das Verständnis von Grammatik, Semantik, praktischen Anwendungen und Problemlösung. Um diese Sprachen zu beherrschen, haben wir daher kontinuierliche Praxis durchgeführt (oder als sie ausgebildet werden können). Außerdem haben wir viel von Klassenkameraden und Professoren gelernt, oder? Ebenso, wie Menschen aus ihrem eigenen Denken, seiner Fachkenntnisse und anderen Medien lernen können, können dies große Sprachmodelle (LLMs) tun.

Es ist jedoch eine schwierige Reise sowohl für Menschen als auch für LLM, Fachwissen zu erwerben oder Experte in einem bestimmten Bereich zu werden. Wir verstehen das menschliche Lern- und Argumentationsfähigkeiten sowie ihre Fähigkeiten bei der Entscheidungsfindung und Erfüllung von Aufgaben, aber wie ist der Schulungsprozess von LLM?

Ich kann das sagen:

1. Erstens ist vor der Ausbildung für LLM: In diesem Schritt helfen Sie dem Modell, Muster wie Grammatik, Satzstruktur und sogar die Beziehung zwischen Wörtern und Konzepten zu lernen.
2. Befürworter Feinabstimmung (oder Feinabstimmung): Verwenden Sie um das Modell ein ausgewählter Datensatz mit den Anweisungsbeispielen und der gewünschten Antwort zu verwenden.
3. Verstärkungslernen basierend auf menschlichem Feedback (RLHF): Humane Evaluatoren bewerten die Reaktionen von Modellen, die weiter verwendet werden, um die Konsistenz von Modellen mit den Erwartungen der Benutzer zu verbessern.

Das macht Sinn, oder? Aber was ist, wenn wir einen autonomen Workflow erstellen, damit das Modell das Modell lernen und die Ausgabe angibt, während wir alle Schecks unabhängig voneinander durchführen? Es ist, als hätte ein persönlicher Assistent, der die gesamte Arbeit ohne manuelle Intervention erledigen kann. Darüber hinaus werden wir in diesem Artikel vier autonome KI -Entwurfsmuster diskutieren, die zum Aufbau von KI -Systemen verwendet werden.

• Was ist das unabhängige KI -Reflexionsmodell?
• Was ist der Verwendungsmodus des autonomen KI -Tools?
• Was ist das autonome KI -Planungsmodell?
• Was ist das autonome KI-Multi-Agent-Modell?

Überblick

• In diesem Artikel wird erläutert, wie KI -Modelle, insbesondere große Sprachmodelle (LLMs) wie GPT , aus dem Hauptlernen entstehen können, indem autonome Workflows angewendet werden, die menschliche iterative Probleme simulieren.
• Autonome Workflows verbessern die KI -Leistung, indem sie Aufgaben allmählich verfeinern, ähnlich wie die Menschen wiederholt ihre Arbeit für bessere Ergebnisse untersuchen und verbessern.
• Vier wichtige autonome Designmuster-Reflexion, Werkzeuggebrauch, Planung und Zusammenarbeit mit mehreren Agenten-werden als Strategien eingeführt, um KI-Systeme autonomer und kompetenter zu gestalten.

Inhaltsverzeichnis

• Überblick
• Was ist ein unabhängiges Designmodell?
• Unabhängiger Entwurfsmodus: Bewertung
• 4 Unabhängige Designmodi, die Sie wissen müssen
  • Reflektiermodus
  • Werkzeugnutzungsmodus
  • Planungsmodus
  • Multi-Agile-Modus
• abschließend
• Häufig gestellte Fragen

Was ist ein unabhängiges Designmodell?

Das autonome Designmodell wird als Lösung eingeführt, um LLM autonomer zu gestalten. Anstatt nur einen Hinweis auf das Modell zu geben und die endgültige Antwort zu erwarten (z. B. gleichzeitig das Schreiben eines Papiers), ist es besser, einen proxyähnlichen Ansatz zu verwenden, der LLM mehrmals Schritt für Schritt auffordern soll. Jeder Schritt verbessert die Aufgabe und das Modell verbessert seine Ausgabe iterativ.

Um das besser zu verstehen, schauen wir es uns so an:

Wenn wir LLM im Stichprobenmodus auffordern, ist es so, als würde man jemanden bitten, eine Geschichte in einem GOS zu schreiben, ohne Änderungen vorzunehmen. LLMs machen dabei großartige Arbeit, aber sie können es besser machen. Durch die Verwendung eines Proxy-ähnlichen Workflows können wir LLM mehrmals Schritt für Schritt auffordern. Jeder Schritt basiert auf früheren Schritten, wodurch die Reaktion verbessert wird. Stellen Sie sich vor, dass LLM den Artikel mehrmals überprüfen und in jeder Prüfung verbessert.

Jeder Schritt bedeutet:

Nehmen wir das Beispiel des Schreibens von Code mit einem autonomen Workflow:

1. Gliederung des Planungscode: Teilen Sie Aufgaben in kleinere Module oder Funktionen auf.
2. Sammeln Sie Informationen und Inhalte: Forschungsbibliotheken, Algorithmen oder vorhandene Lösungen. Bei Bedarf suchen Sie bitte das Internet oder sehen Sie sich das Dokument an.
3. Schreiben Sie einen ersten Codeentwurf: Implementieren Sie grundlegende Funktionen und konzentrieren Sie sich eher auf Struktur als auf Perfektion.
4. Überprüfen Sie auf Ineffizienz oder Fehler im Code: Überprüfen Sie, ob unnötige Code, Fehler oder logische Mängel unnötig sind.
5. Ändern Sie den Code: Refactor, optimieren oder fügen Sie Kommentare hinzu, um die Klarheit zu verbessern.

Wiederholen Sie diesen Vorgang, bis der Code effizient und präzise ist.

Indem das Modell diese Schritte unabhängig voneinander ausfüllen kann, verbessern autonome Designmuster das menschliche Argument und Effizienz. Dies ähnelt der Art und Weise, wie Menschen komplexe Aufgaben abbauen, Informationen sammeln, Verbesserungen vornehmen und iterieren, bis das Endergebnis zufriedenstellend ist. Lassen Sie uns nun mehr über das unabhängige Designmodell erfahren.

Unabhängiger Entwurfsmodus: Bewertung

In einem von Andrew Ng geteilten Brief wies eine Analyse darauf hin, dass die KI-gesteuerte Codegenerierung Fortschritte gemacht hat, wobei die Leistung von Modellen wie GPT-3.5 und GPT-4 besonders beachtet wird. Der Schwerpunkt der Bewertung liegt auf den Fähigkeiten dieser Modelle im bekannten Humaner-Codierungs-Benchmark, ein häufiger Standard für die Bewertung der Fähigkeit von Algorithmen, Code zu schreiben.

Die bereitgestellten Daten zeigen die Entwicklung von KI -Codierungsfunktionen mithilfe von AI -Agenten. GPT-3,5 wurde in einer Einstellung nullstast (d. H. Ohne vorherige Beispiele) mit einer Genauigkeit von 48,1% getestet. GPT-4, das auch im Null-Stichproben-Modus bewertet wurde, zeigte signifikante Verbesserungen mit einer Erfolgsrate von 67,0%. Was jedoch in der Analyse hervorgehoben wird, ist, wie diese Modelle in iterative Agenten -Workflows (autonome Workflows) integriert werden, verbessern ihre Leistung dramatisch. Wenn GPT-3,5 in einer solchen Proxy-Schleife enthalten sind, steigt seine Genauigkeit auf beeindruckende 95,1%, weit über die Grundlinie und nähert sich sogar der Kodierungsfunktionen auf menschlicher Ebene.

Dieser Befund unterstreicht das transformative Potenzial iterativer Workflows (autonome Workflows) bei der Verbesserung der Leistung von KI-Modellen , was darauf hindeutet, dass die Zukunft der AI-unterstützten Codierung möglicherweise mehr auf diese fortschrittlicheren und anpassbaren Frameworks als auf Verbesserungen der Modellgröße oder -architektur beruht.

Aber welche autonomen Entwurfsmodelle haben die Delegation der Autonomie über AI -Systeme abgeschlossen und es ihnen ermöglicht, unabhängiger und effektiver zu handeln? Diese Muster bauen KI-Agenten auf, um Aufgaben auszuführen, Entscheidungen zu treffen und mit anderen Systemen auf menschlicher und autonomere Weise zu kommunizieren und letztendlich Anwendungen zu erstellen, die sowohl versiert als auch zuverlässig sind.

4 Unabhängige Designmodi, die Sie wissen müssen

In autonomen KI- und wichtigen Entwurfsmustern ist es entscheidend zu verstehen, wie jedes Muster große Sprachmodelle (LLMs) wie GPT ermöglicht, autonomer und effizienter zu arbeiten. Diese Designmuster durchbrechen die Grenzen der KI, indem sie die Selbstbewertung, die Integration von Werkzeugen, das strategische Denken und die Zusammenarbeit fördern. Lassen Sie uns vier wichtige autonome Designmuster untersuchen, die die Art und Weise formen, wie diese Modelle komplexe Aufgaben ausführen und ausführen.

Im Folgenden sind die Arten unabhängiger Entwurfsmuster aufgeführt:

1. Reflektiermodus

Das Reflexionsmodell konzentriert sich auf die Verbesserung der Fähigkeit von KI, seine eigene Leistung zu bewerten und zu verbessern. Stellen Sie sich vor, ein LLM überprüft den Inhalt oder den Code, den er erzeugt, wie ein menschlicher Rezensent, identifiziert Fehler, Lücken oder Bereiche, die Verbesserungen erfordern, und machen dann Verbesserungsvorschläge.

Dieser Zyklus der Selbstkritik ist nicht auf eine einzige Iteration beschränkt. KI kann den Vorgang nach Bedarf mehrmals wiederholen, um verbesserte und perfekte Ergebnisse zu erzielen. Wenn beispielsweise die Aufgabe zum Schreiben von Software ist, kann LLM Erstversionen generieren, ihre eigene Logik und Struktur kritisieren und den Code ändern. Die iterative Reflexion erzeugt im Laufe der Zeit eine stärkere und zuverlässigere Leistung.

Dieses Muster ist besonders nützlich bei Aufgaben, die Präzision erfordern, wie z. B. Erstellung von Inhalten, Problemlösung oder Codegenerierung. Die Verwendung dieses Ansatzes kann die Genauigkeit und Zuverlässigkeit des Modells durch selbst geführte Korrekturen verbessern.

Ein interessantes Beispiel ist selbstreflektierender Lappen. Self-Rag ist ein Rahmen, um die Qualität und sachliche Genauigkeit von Sprachmodellen zu verbessern, indem das Abruf und die Selbstreflexion in den Prozess der Textgenerierung integriert wird. Traditionelle Modelle für die Such-verbesserte Generation (RAG) verbessern die Antworten durch Kombination von relevanten abgerufenen Absätzen, durchsuchen jedoch normalerweise eine feste Anzahl von Dokumenten, unabhängig von ihrer Relevanz, die möglicherweise Rauschen oder irrelevante Inhalte einführen. Selbstabrechnung befasst sich mit diesen Einschränkungen durch einen adaptiven Ansatz, der Informationen basierend auf dem generierten Inhalt dynamisch abruft und Reflexionsmarker verwendet, um die Qualität der Generation zu bewerten.

Wie benutzt man Selbstschnittenreflexion?

Selbstschneidemittel kombiniert einen selbstreflektierenden Mechanismus durch „reflektierende Marker“, mit denen verschiedene Aspekte der Textgenerierung bewertet werden, wie Relevanz, Unterstützung und Gesamtnutzung. Während des Erzeugungsprozesses bewertet das Modell, ob die Suche erforderlich ist, und bewertet die Qualität des generierten Inhalts, indem Sie sich in verschiedenen Phasen kritisieren.

Hier sind leicht verständliche Diagramme:

• Traditionelles Rag holt zunächst eine feste Anzahl von Dokumenten ab, während die Selbstschnitte eine dynamische Suche basierend auf dem generierten Inhalt durchführt.
• Self-Rag bewertet mehrere erzeugte Fragmente, kritisiert ihre Qualität und kombiniert selektiv die genauesten Informationen.
• Der iterative Prozess der Selbstwäsche kann die Erzeugung allmählich verbessern und die Genauigkeit und Korrelation der Ausgabe verbessern.

Kurz gesagt, die Selbstklasse fügt eine zusätzliche Schicht Selbstreflexion und Verbesserung hinzu, was zu zuverlässigeren und präziseren Antworten führt.

2. Werkzeugnutzungsmodus

Die Werkzeugnutzungsmuster erweitern ihre Fähigkeiten erheblich, indem es LLM ermöglicht, mit externen Werkzeugen und Ressourcen zu interagieren, wodurch ihre Fähigkeiten zur Problemlösung verbessert werden. KI, die diesem Muster folgt, beruht nicht nur auf internes Computer oder Wissen, sondern kann auf Datenbanken zugreifen, das Netzwerk durchsuchen und sogar komplexe Funktionen über Programmiersprachen wie Python ausführen.

Beispielsweise kann das LLM aufgefordert werden, Daten aus dem Netzwerk abzurufen, Daten zu analysieren und in seine Ausgabe für eine bestimmte Abfrage in die Ausgabe zu integrieren. Alternativ können Aufgaben zugewiesen werden, um Statistiken zu berechnen, Bilder zu generieren oder Tabellenkalkulationen zu betreiben - diese Operationen über die einfache Textgenerierung hinaus. Durch die Kombination der Verwendung von Tools hat sich LLM von einer statischen Wissensbasis zu einem dynamischen Proxy entwickelt, der mit externen Systemen interagieren kann, um seine Ziele zu erreichen.

Dieses Modell ist leistungsstark, weil es KI-Systemen ermöglicht, komplexere und vielfältige Aufgaben zu erledigen, und internes Wissen allein reicht nicht aus, um sein Nutzen auf reale Anwendungen auszudehnen.

3. Planungsmodus

Das Planungsmodell ermöglicht es LLM, große und komplexe Aufgaben in kleinere, überschaubare Komponenten zu zerlegen. Durch die Planung können Agenten auf Anfragen reagieren und strategisch die Maßnahmen erstellen, die erforderlich sind, um ihre Ziele zu erreichen.

LLM verwendet den Planungsmodus linear und vorübergehend mit Problemen, erstellt jedoch stattdessen eine Subtask -Roadmap, um den effizientesten Pfad zu bestimmen, um die Aufgabe abzuschließen. Zum Beispiel skodiert LLM beim Codieren zunächst die Gesamtstruktur und implementiert dann die verschiedenen Funktionen. Dies vermeidet verwirrend oder verdreht und wird die Logik und lässt KI auf seine Hauptziele konzentrieren.

React (Inferenz und Handlung) und React (Inferenz mit offener Ontologie) erweitern diesen Ansatz weiter durch Integration von Entscheidungsfindung und kontextbezogenem Argument in den Planungsprozess. React ermöglicht es LLM, zwischen Argumentation (Denkprobleme) und Aktionen (auszuführen bestimmte Aufgaben) dynamisch wechseln und anpassungsfähigere und flexiblere Planung ermöglicht. Durch die Kombination dieser beiden Schritte kann LLM seinen Ansatz iterativ verbessern und unerwartete Herausforderungen lösen.

REWOO hingegen verbessert die Planungsmuster, indem sie Open-World Ontology verwendet, um die Argumentation zu leiten. Dies bedeutet, dass LLM eine breitere Palette von Situationsinformationen und -wissen aus verschiedenen Bereichen kombinieren kann, um intelligentere Entscheidungen zu treffen. Mit REWOO kann KI Pläne in Echtzeit anpassen, um neu erfasste Informationen oder ändern sich zu ändern, um einen stärkeren und umfassenden Ansatz zur Problemlösung zu gewährleisten.

Insgesamt ermöglichen der Planungsmodus, React und REWOO LLM, komplexe Aufgaben auf strukturierte, aber sehr anpassungsfähige Weise zu erledigen, um eine effiziente und zielorientierte Ausführung zu ermöglichen.

Das Generieren eines strukturierten Planes (oder "Benutzeranforderung Zusammenfassung") stellt außerdem sicher, dass die KI alle Schritte verfolgt und keine größere Aufgabenpalette ignoriert. Dieser Ansatz gewährleistet eine höhere Qualität und Konsistenz der Ergebnisse, insbesondere bei komplexen Problemen von Problemen oder mehrstufigen Projekten.

4. Multi-Agility-Modus

Das Multi-Agent-Modell basiert auf dem Konzept der Delegation, ähnlich wie das Projektmanagement in menschlichen Teams. Dieses Muster beinhaltet die Zuordnung verschiedener Wirkstoffe (LLM -Instanzen mit bestimmten Rollen oder Funktionen) verschiedenen Unteraufgaben. Diese Agenten können ihre zugewiesenen Aufgaben unabhängig übernehmen, gleichzeitig kommunizieren und zusammenarbeiten, um einheitliche Ergebnisse zu erzielen.

Es gibt verschiedene Arten von Multi-Agent-Modus:

1. Kollaborative Agent : Mehrere Agenten arbeiten zusammen, um verschiedene Teile einer Aufgabe zu bewältigen, Fortschritte zu teilen und auf ein einheitliches Ergebnis zu arbeiten. Jeder Agent kann sich auf ein anderes Feld spezialisieren.
2. Aufsichtsbehörde : Ein zentraler Aufsichtsbehörde verwaltet andere Agenten, koordiniert seine Aktivitäten und validiert die Ergebnisse, um die Qualität zu gewährleisten.
3. Hierarchisches Team : Ein strukturiertes System, in dem hochrangige Agenten Low-Level-Agenten überwachen und Entscheidungen auf allen Ebenen ausgestellt werden, um komplexe Aufgaben zu erledigen.

Weitere Informationen zu diesem Inhalt finden Sie unter: Multi-Agent-Zusammenarbeit.

In einem Szenario, in dem Textanalyse und numerische Berechnungen erforderlich sind, können zwei unabhängige Agenten jede Aufgabe übernehmen und ihre Ergebnisse zu einer umfassenden Lösung teilen. Ein Agent kann sich darauf konzentrieren, den Kontext zu verstehen, während ein anderer die Daten behandelt und zusammen eine umfassende Antwort liefern. Dieses Muster ist besonders effektiv für den Umgang mit großen oder komplexen Problemen, die mehrere Fähigkeiten erfordern.

Kurz gesagt, das Mehrfachmodell spiegelt wider, wie Menschen in verschiedenen speziellen Bereichen zusammenarbeiten und sicherstellen, dass sich jeder Agent auf seine Stärken konzentriert und gleichzeitig zu größeren koordinierten Bemühungen beiträgt.

Durch die Beherrschung dieser vier unabhängigen Designmodelle können Entwickler und Benutzer das volle Potenzial von KI -Systemen freischalten. Das Reflexionsmodell verbessert die Genauigkeit und Qualität durch Selbstbewertung. Das Tool verwendet das Modell, um eine dynamische Interaktion mit realer Welt zu erreichen. Das Planungsmodell bietet eine Roadmap für die Lösung komplexer Aufgaben, und die Zusammenarbeit mit mehreren Agenten stellt sicher, dass mehrere Agenten effektiv und zusammenarbeiten. Insgesamt bilden diese Modelle den Grundstein für den Aufbau intelligentere, autonomere KI-Systeme, die die Herausforderungen der realen Welt erfüllen können.

abschließend

Das autonome Designmodell betont das Transformationspotential autonomer Workflows bei der Herstellung von KI -Modellen (insbesondere Großsprachenmodellen (LLMs) ) autonomer und effizienter. Es wird erklärt, dass Modelle wie GPT-3,5 und GPT-4 bei Aufgaben mit der Stichprobe gut abschneiden, ihre Genauigkeit und Effektivität bei einem iterativen autonomen Workflow erheblich verbessert werden. Dieser Ansatz ermöglicht es dem Modell, Aufgaben zu zerlegen, zu bewerten, externe Instrumente zu nutzen, strategische Planung durchzuführen und mit anderen Agenten zusammenzuarbeiten, um seine Fähigkeiten zur Problemlösung zu verbessern.

In diesem Artikel werden vier wichtige Entwurfsmuster eingeführt - Reflexion, Werkzeuggebrauch, Planung und Multiagent -, die die Grundlage für diese autonomen Workflows bilden. Diese Muster brechen die Grenzen der KI durch und ermöglichen es KI -Systemen, unabhängiger und intelligenter zu laufen, genau wie Menschen mit komplexen Aufgaben. Dies deutet darauf hin, dass zukünftige KI -Fortschritte davon abhängen werden, die Größe des Modells zu erhöhen und anpassungsfähigere und strategischere Workflows zu entwickeln.

In dieser Reihe von Artikeln zu autonomen Entwurfsmustern werden wir jedes Designmuster im Detail untersuchen: Reflexion, Werkzeuggebrauch, Planung und Multiagen, wodurch sie enthüllen, wie sie KI -Systeme autonomer und kompetenter machen.

Bleiben Sie dran!!!

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Häufig gestellte Fragen

Q1. Was ist das unabhängige Designmodell in KI? **** A: Das autonome Designmodell ist eine Strategie, mit der KI -Systeme (insbesondere Großsprachmodelle (LLMs)) autonomer und effektiver hergestellt werden. Diese Muster ermöglichen es der KI, Aufgaben auszuführen, Entscheidungen zu treffen und mit anderen Systemen unabhängiger zu interagieren, indem man menschliche Problemlösungs- und Argumentationsprozesse simuliert. Zu den wichtigsten Modellen gehören Reflexion, Werkzeuggebrauch, Planung und Zusammenarbeit mit mehreren Agenten.

Q2. Wie verbessert der Reflexionsmodus die KI -Leistung? **** A: Das Reflexionsmodell verbessert die Fähigkeit von KI, seine Leistung selbst zu bewerten und zu verbessern. Durch die wiederholte Überprüfung Ihrer eigenen Arbeiten identifiziert KI Fehler, Lücken oder Bereiche, die verbessert werden müssen, und korrigieren sie in einer iterativen Schleife. Dieses Muster hat sich bei Aufgaben, die Präzision erfordern, wie z. B. Codegenerierung oder Erstellung von Inhalten, als besonders nützlich erwiesen, da es dazu beiträgt, genauere und zuverlässigere Ergebnisse zu erzielen.

Q3. Was sind die Vorteile der Verwendung von Werkzeugnutzungsmustern in KI -Workflows? **** A: Die Werkzeugnutzungsmuster erweitern die Funktionen der KI, indem KI mit externen Werkzeugen und Ressourcen interagieren kann. AI stützt sich nicht ausschließlich auf internes Wissen, sondern kann auf Datenbanken zugreifen, Websuche ausführen oder Funktionen mit Programmiersprachen wie Python ausführen. Dies macht KI vielseitiger und in der Lage, komplexe Aufgaben zu erledigen, die Informationen oder Computer über die vorhandenen Daten hinaus erfordern.

Q4. Wie hilft der Planungsmodus LLM mit komplexen Aufgaben? **** A: Der Planungsmodus ermöglicht es KI -Modellen, komplexe Aufgaben in kleinere, überschaubare Schritte aufzubrechen und eine Roadmap für die Problemlösung zu erstellen. Dieser Ansatz hilft, sich auf die Hauptziele zu konzentrieren und sorgt für eine effiziente Ausführung von Aufgaben. Varianten wie React (Inferenz und Aktion) und Re -woo (Inferenz mit offener Ontologie) kombinieren Entscheidungsfindung und adaptive Strategien, die es KI ermöglichen, ihren Ansatz dynamisch auf der Grundlage der Entstehung neuer Informationen zu verbessern.

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