Top 4 des modèles de conception d'IA agentiques

La capacité d'apprentissage autonome des modèles d'IA: méthodes d'apprentissage au-delà des langages de programmation

L'apprentissage est un processus continu, à la fois pour les humains et les modèles d'IA. Cependant, une question courante est de savoir si ces modèles d'IA peuvent apprendre indépendamment comme les humains? Selon les derniers développements - ils le peuvent . Pour mieux comprendre cela, revenons à l'université, lorsque C, Java et Python étaient les principaux langages de programmation que nous avions besoin pour maîtriser en informatique. L'apprentissage de ces langues nécessite une compréhension de la grammaire, de la sémantique, des applications pratiques et de la résolution de problèmes. Par conséquent, afin de maîtriser ces langues, nous avons mené une pratique continue (ou pourrait être considérée comme une formation). De plus, nous avons beaucoup appris des camarades de classe et des professeurs, non? De même, tout comme les humains peuvent apprendre de leur propre pensée, de leur expertise et d'autres médias, les modèles de grandes langues (LLM) peuvent le faire.

Cependant, c'est un voyage difficile pour les humains et le LLM d'acquérir une expertise ou de devenir un expert dans un certain domaine. Nous comprenons les capacités d'apprentissage et de raisonnement humain, ainsi que leurs capacités dans la prise de décision et la réalisation des tâches, mais à quoi ressemble le processus de formation de LLM?

Je peux dire ceci:

1. Le premier est la pré-formation pour LLM: à cette étape, vous aidez le modèle à apprendre des modèles tels que la grammaire, la structure des phrases et même la relation entre les mots et les concepts.
2. Instruction Fine-Tuning (ou Fineding): Pour affiner le modèle, utilisez un ensemble de données sélectionné contenant les exemples d'instructions et la réponse souhaitée.
3. Apprentissage par renforcement basé sur la rétroaction humaine (RLHF): les évaluateurs humains classent les réponses des modèles, qui sont en outre utilisés pour améliorer la cohérence des modèles avec les attentes des utilisateurs.

Cela a du sens, non? Mais que se passe-t-il si nous construisons un flux de travail autonome pour laisser le modèle apprendre et donner la sortie tout en faisant tous les chèques indépendamment? C'est comme avoir un assistant personnel qui peut faire tout le travail sans aucune intervention manuelle. De plus, dans cet article, nous discuterons de quatre modèles de conception d'IA autonomes utilisés pour construire des systèmes d'IA.

• Quel est le modèle de réflexion d'IA indépendant?
• Quel est le mode d'utilisation de l'outil d'IA autonome?
• Quel est le modèle de planification autonome d'IA?
• Quel est le modèle multi-agent AI autonome?

Aperçu

• Cet article explique comment les modèles d'IA, en particulier les modèles de langage grands (LLM) comme GPT , peuvent provenir de l'apprentissage principal en adoptant des flux de travail autonomes qui simulent des problèmes itératifs humains.
• Les flux de travail autonomes améliorent les performances de l'IA en affinant progressivement les tâches, similaire à la façon dont les humains examinent et améliorent à plusieurs reprises leur travail pour de meilleurs résultats.
• Quatre modèles de conception autonomes clés - la réflexion, l'utilisation des outils, la planification et la collaboration multi-agents - sont introduits comme stratégies pour rendre les systèmes d'IA plus autonomes et compétents.

Table des matières

• Aperçu
• Qu'est-ce qu'un modèle de conception indépendant?
• Mode de conception indépendante: évaluation
• 4 modes de conception indépendants que vous devez connaître
  • Mode réfléchissant
  • Mode d'utilisation des outils
  • Mode de planification
  • Mode multi-agile
• en conclusion
• Questions fréquemment posées

Qu'est-ce qu'un modèle de conception indépendant?

Le modèle de conception autonome est introduit comme une solution pour rendre le LLM plus autonome. Plutôt que de simplement fournir un indice au modèle et d'attendre la réponse finale (comme la rédaction d'un article à la fois), il est préférable d'utiliser une approche de type proxy, qui est d'inviter LLM plusieurs fois étape par étape. Chaque étape améliore la tâche et le modèle améliore itérativement sa sortie.

Pour mieux comprendre cela, regardons cela comme ceci:

Lorsque nous invitons LLM en mode zéro, c'est comme demander à quelqu'un d'écrire une histoire en une seule fois sans apporter de modifications. Les LLM font un excellent travail dans ce domaine, mais ils peuvent faire mieux. En utilisant un flux de travail de type proxy, nous pouvons inviter plusieurs fois LLM étape par étape. Chaque étape est construite sur les étapes précédentes, améliorant ainsi la réponse. Considérez-le comme exigeant que LLM vérifie l'article plusieurs fois et l'améliorez dans chaque chèque.

Chaque étape signifie:

Prenons l'exemple de l'écriture de code à l'aide d'un flux de travail autonome:

1. Aperçu du code de planification: décomposer les tâches en modules ou fonctions plus petits.
2. Recueillir des informations et du contenu: bibliothèques de recherche, algorithmes ou solutions existantes. Si nécessaire, veuillez rechercher sur Internet ou consulter le document.
3. Écrivez un premier projet de code: implémentez les fonctions de base, en vous concentrant sur la structure plutôt que sur la perfection.
4. Vérifiez l'inefficacité ou les erreurs dans le code: Vérifiez le code, les erreurs ou les défauts logiques inutiles.
5. Modifiez le code: refactor, optimiser ou ajouter des commentaires pour améliorer la clarté.

Répétez ce processus jusqu'à ce que le code soit efficace et concis.

En permettant au modèle de terminer ces étapes indépendamment, les modèles de conception autonomes améliorent le raisonnement et l'efficacité de type humain. Ceci est similaire à la façon dont les humains décomposent les tâches complexes, collectent des informations, apportent des améliorations et itéèrent jusqu'à ce que le résultat final soit satisfaisant. Maintenant, apprenons plus sur le modèle de conception indépendant.

Mode de conception indépendante: évaluation

Dans une lettre partagée par Andrew Ng, une analyse a souligné que la génération de code dirigée par l'IA a fait des progrès, avec une attention particulière aux performances de modèles tels que GPT-3.5 et GPT-4. L'évaluation se concentre sur les capacités de ces modèles dans la référence codante Humaneval bien connue, une norme commune pour évaluer la capacité des algorithmes à écrire du code.

Les données fournies montrent l'évolution des capacités de codage d'IA à l'aide d'agents d'IA. GPT-3.5 a été testé dans un paramètre d'échantillon zéro (c'est-à-dire sans exemples antérieurs), avec une précision de 48,1%. Le GPT-4, qui a également été évalué en mode échantillon zéro, a montré des améliorations significatives avec un taux de réussite de 67,0%. Cependant, ce qui est mis en évidence dans l'analyse, c'est comment ces modèles sont intégrés dans les flux de travail d'agent itératifs (flux de travail autonomes) améliorent considérablement leurs performances. Lorsque le GPT-3.5 est inclus dans une telle boucle de procuration, sa précision monte à 95,1%, dépassant de loin sa ligne de base et même l'approche des capacités de codage de niveau humain.

Cette découverte met en évidence le potentiel transformateur des flux de travail itératifs (flux de travail autonomes) dans l'amélioration des performances des modèles d'IA , ce qui suggère que l'avenir du codage assisté par l'IA peut s'appuyer davantage sur ces cadres plus avancés et adaptables que sur des améliorations de la taille ou de l'architecture du modèle.

Mais quels modèles de conception autonomes ont terminé la délégation de l'autonomie sur les systèmes d'IA, leur permettant d'agir de manière plus indépendante et efficace? Ces modèles construisent des agents d'IA pour effectuer des tâches, prendre des décisions et communiquer avec d'autres systèmes d'une manière plus humaine et autonome, créant finalement des applications à la fois averties et fiables.

4 modes de conception indépendants que vous devez connaître

Dans l'IA autonome et les modèles de conception clés, il est crucial de comprendre comment chaque modèle permet de grands modèles de langage (LLM) tels que GPT pour fonctionner de manière plus autonome et efficace. Ces modèles de conception franchissent les limites de l'IA en encourageant l'auto-évaluation, l'intégration des outils, la pensée stratégique et la collaboration. Explorons quatre modèles de conception autonomes importants qui façonnent la façon dont ces modèles fonctionnent et effectuent des tâches complexes.

Voici les types de modèles de conception indépendants:

1. Mode réfléchissant

Le modèle de réflexion se concentre sur l'amélioration de la capacité de l'IA à évaluer et à améliorer sa propre sortie. Imaginez qu'un LLM passe en revue le contenu ou le code qu'elle génère comme un examinateur humain, identifiant des erreurs, des lacunes ou des domaines qui ont besoin d'amélioration, puis de faire des suggestions d'amélioration.

Ce cycle d'autocritique ne se limite pas à une seule itération. L'IA peut répéter le processus plusieurs fois au besoin pour obtenir des résultats améliorés et parfaits. Par exemple, si la tâche consiste à écrire un logiciel, LLM peut générer des versions initiales, critiquer sa propre logique et structure et modifier le code. La nature itérative de la réflexion produit une sortie plus forte et plus fiable au fil du temps.

Ce modèle est particulièrement utile dans les tâches qui nécessitent une précision, comme la création de contenu, la résolution de problèmes ou la génération de code. L'utilisation de cette approche peut améliorer la précision et la fiabilité du modèle grâce à des corrections autoguidées.

Un exemple intéressant est le chiffon auto-réfléchissant. L'auto-Rag est un cadre conçu pour améliorer la qualité et la précision factuelle des modèles de langage en intégrant la récupération et l'auto-réflexion dans le processus de génération de texte. Les modèles traditionnels de génération améliorée par la recherche (RAG) améliorent les réponses en combinant des paragraphes récupérés pertinents, mais recherchent généralement un nombre fixe de documents quelle que soit leur pertinence, ce qui peut introduire du bruit ou un contenu non pertinent. L'auto-Rag traite ces limites à travers une approche adaptative qui récupère dynamiquement des informations basées sur le contenu généré et utilise des marqueurs de réflexion pour évaluer la qualité de la génération.

Comment utiliser la réflexion sur auto-rag?

L'auto-RAG combine un mécanisme d'auto-réflexion par des «marqueurs réfléchissants» qui sont utilisés pour évaluer divers aspects de la génération de texte, tels que la pertinence, le soutien et l'utilité globale. Au cours du processus de génération, le modèle évalue si la recherche est requise et évalue la qualité du contenu généré en se critiquant à différents stades.

Voici des graphiques faciles à comprendre:

• Le RAG traditionnel récupère d'abord un nombre fixe de documents, tandis que Self-Rag effectue une recherche dynamique basée sur le contenu généré.
• L'auto-RAG évalue plusieurs fragments générés, critique leur qualité et combine sélectivement les informations les plus précises.
• Le processus itératif de l'auto-Rag peut progressivement améliorer la génération et améliorer la précision et la corrélation de la production.

En bref, l'auto-RAG ajoute une couche supplémentaire d'auto-réflexion et d'amélioration, ce qui entraîne des réponses plus fiables et précises.

2. Mode d'utilisation des outils

Les modèles d'utilisation des outils élargissent considérablement leurs capacités en permettant à LLM d'interagir avec les outils et les ressources externes, améliorant ainsi leurs capacités de résolution de problèmes. L'IA qui suit ce modèle ne s'appuie pas uniquement sur l'informatique interne ou les connaissances, il peut accéder aux bases de données, rechercher le réseau et même exécuter des fonctions complexes via des langages de programmation tels que Python.

Par exemple, le LLM peut être invité à récupérer les données du réseau, à analyser les données et à l'intégrer dans sa sortie pour une requête spécifique. Alternativement, il peut se voir attribuer des tâches pour calculer les statistiques, générer des images ou faire fonctionner des feuilles de calcul - ces opérations au-delà de la génération de texte simple. En combinant l'utilisation d'outils, LLM est passé d'une base de connaissances statique à un proxy dynamique qui peut interagir avec les systèmes externes pour atteindre ses objectifs.

Ce modèle est puissant car il permet aux systèmes d'IA de gérer des tâches plus complexes et multiformes, et les connaissances internes ne sont pas suffisantes pour étendre son utilité aux applications du monde réel.

3. Mode de planification

Le modèle de planification permet à LLM de décomposer les tâches grandes et complexes en composants plus petits et plus gérables. La planification permet aux agents de répondre aux demandes et de construire stratégiquement les étapes nécessaires pour atteindre leurs objectifs.

LLM utilise le mode de planification pour gérer les problèmes linéairement et temporairement, mais crée plutôt une feuille de route de sous-tâche pour déterminer le chemin le plus efficace pour terminer la tâche. Par exemple, lors de l'encodage, LLM décrira d'abord la structure globale, puis mettra en œuvre les différentes fonctions. Cela évite la confusion ou les rebondissements et transforme la logique et fait que l'IA se concentre sur ses principaux objectifs.

React (inférence et action) et Rewoo (inférence avec l'ontologie ouverte) étendent encore cette approche en intégrant la prise de décision et le raisonnement contextuel dans le processus de planification. React permet à LLM de basculer dynamiquement entre le raisonnement (problèmes de réflexion) et l'action (exécuter des tâches spécifiques), permettant une planification plus adaptable et flexible. En combinant ces deux étapes, LLM peut améliorer itérativement son approche et résoudre des défis inattendus qui surviennent.

Rewoo, en revanche, améliore les modèles de planification en utilisant l'ontologie du monde ouvert pour guider le raisonnement. Cela signifie que LLM peut combiner un plus large éventail d'informations situationnelles et de connaissances de divers domaines pour prendre des décisions plus intelligentes. Avec Rewoo, l'IA peut ajuster les plans en temps réel pour répondre aux informations nouvellement acquises ou à l'évolution des besoins, en garantissant une approche de résolution de problèmes plus forte et plus complète.

Dans l'ensemble, le mode de planification, React et Rewoo permettent à LLM de gérer les tâches complexes d'une manière structurée mais très adaptable, permettant une exécution efficace et orientée vers l'objectif.

De plus, la génération d'un plan structuré (ou «résumé de la demande de l'utilisateur») garantit que l'AI suit toutes les étapes et n'ignore pas une gamme de tâches plus large. Cette approche garantit une meilleure qualité et cohérence des résultats, en particulier dans des projets complexes de résolution de problèmes ou de plusieurs étages.

4. Mode multi-agilité

Le modèle multi-agent est construit sur le concept de délégation, similaire à la gestion de projet dans les équipes humaines. Ce modèle implique d'attribuer différents agents (instances LLM avec des rôles ou des fonctions spécifiques) à différentes sous-tâches. Ces agents peuvent gérer indépendamment leurs tâches assignées, tout en communiquant et en collaboration pour obtenir des résultats unifiés.

Il existe plusieurs types de mode multi-agents:

1. Agent collaboratif : plusieurs agents travaillent ensemble pour gérer différentes parties d'une tâche, partager des progrès et travailler vers un résultat unifié. Chaque agent peut se spécialiser dans un domaine différent.
2. Agent de supervision : un agent de supervision central gère les autres agents, coordonne leurs activités et valide les résultats pour assurer la qualité.
3. Équipe hiérarchique : un système structuré dans lequel des agents de haut niveau supervisent les agents et les décisions de bas niveau sont émis à tous les niveaux pour effectuer des tâches complexes.

Pour plus de détails sur ce contenu, veuillez visiter: collaboration multi-agents.

Par exemple, dans un scénario où l'analyse de texte et les calculs numériques sont nécessaires, deux agents indépendants peuvent gérer chaque tâche, partageant ses résultats pour former une solution complète. Un agent peut se concentrer sur la compréhension du contexte, tandis qu'un autre gère les données, et ensemble, ils fournissent une réponse complète. Ce modèle est particulièrement efficace pour faire face à des problèmes à grande échelle ou complexes qui nécessitent plusieurs compétences.

En bref, le modèle multi-agents reflète la façon dont les humains collaborent dans divers domaines spécialisés, garantissant que chaque agent se concentre sur ses forces tout en contribuant à des efforts plus coordonnés.

En maîtrisant ces quatre modèles de conception indépendants, les développeurs et les utilisateurs peuvent débloquer le plein potentiel des systèmes d'IA. Le modèle de réflexion améliore la précision et la qualité grâce à l'auto-évaluation, l'outil utilise le modèle pour obtenir une interaction dynamique du monde réel, le modèle de planification fournit une feuille de route pour résoudre des tâches complexes et une collaboration multi-agents garantit que plusieurs agents fonctionnent efficacement et collaborent. Dans l'ensemble, ces modèles jettent les bases de la construction de systèmes d'IA plus intelligents et plus autonomes qui peuvent relever des défis du monde réel.

en conclusion

Le modèle de conception autonome met l'accent sur le potentiel transformationnel des flux de travail autonomes pour rendre les modèles d'IA (en particulier les modèles de langage grand (LLMS) ) plus autonomes et efficaces. Il explique que bien que des modèles comme GPT-3.5 et GPT-4 fonctionnent bien dans des tâches d'échantillon zéro, leur précision et leur efficacité sont considérablement améliorées lorsqu'il s'agit d'un flux de travail autonome itératif. Cette approche permet au modèle de décomposer les tâches, d'auto-évaluer, de tirer parti des outils externes, d'effectuer une planification stratégique et de collaborer avec d'autres agents pour améliorer ses capacités de résolution de problèmes.

Cet article présente quatre modèles de conception clés: réflexion, utilisation des outils, planification et multiagent - qui constituent la base de ces flux de travail autonomes. Ces modèles franchissent les limites de l'IA et permettent aux systèmes d'IA de s'exécuter de manière plus indépendante et intelligente, tout comme les humains traitent des tâches complexes. Cela suggère que les futures avancées d'IA dépendront de l'augmentation de la taille du modèle et du développement de workflows plus adaptables et stratégiques.

Dans cette série d'articles sur les modèles de conception autonomes, nous explorerons davantage chaque modèle de conception en détail: réflexion, utilisation, planification des outils et multi-agents, révélant comment elles rendent les systèmes d'IA plus autonomes et compétents.

Restez à l'écoute!!!

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Questions fréquemment posées

Q1. Quel est le modèle de conception indépendant dans l'IA? **** A: Le modèle de conception autonome est une stratégie utilisée pour rendre les systèmes d'IA (en particulier les modèles de langage grand (LLMS)) plus autonomes et efficaces. Ces modèles permettent à l'IA d'effectuer des tâches, de prendre des décisions et d'interagir avec d'autres systèmes plus indépendamment en simulant les processus de résolution de problèmes et de raisonnement de type humain. Les modèles clés incluent la réflexion, l'utilisation des outils, la planification et la collaboration multi-agents.

Q2. Comment le mode de réflexion améliore-t-il les performances de l'IA? **** A: Le modèle de réflexion améliore la capacité de l'IA à s'auto-évaluer et à améliorer sa sortie. En examinant à plusieurs reprises votre propre travail, l'IA identifiera les erreurs, les lacunes ou les domaines qui doivent être améliorés et les corriger dans une boucle itérative. Ce modèle s'est révélé particulièrement utile dans les tâches qui nécessitent une précision, comme la génération de code ou la création de contenu, car elle aide à produire des résultats plus précis et fiables.

Q3. Quels sont les avantages de l'utilisation des modèles d'utilisation des outils dans les flux de travail de l'IA? **** A: Les modèles d'utilisation des outils étendent les capacités de l'IA en permettant à l'IA d'interagir avec des outils et des ressources externes. L'IA ne s'appuie pas uniquement sur les connaissances internes, il peut accéder aux bases de données, effectuer des recherches Web ou exécuter des fonctions à l'aide de langages de programmation tels que Python. Cela rend l'IA plus polyvalent et capable de gérer des tâches complexes qui nécessitent des informations ou l'informatique au-delà de ses données existantes.

Q4. Comment le mode de planification aide-t-il LLM à gérer les tâches complexes? **** A: Le mode de planification permet aux modèles d'IA de décomposer les tâches complexes en étapes plus petites et plus gérables, créant une feuille de route pour la résolution de problèmes. Cette approche permet de se concentrer sur les principaux objectifs et assure une exécution efficace des tâches. Des variantes comme React (inférence et action) et Rewoo (inférence avec l'ontologie ouverte) combinent la prise de décision et les stratégies d'adaptation, permettant à l'IA d'améliorer dynamiquement son approche en fonction de l'émergence de nouvelles informations.

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