優秀なエージェントが学ぶべきいくつかのデザインパターンを一度に学ぶことができます

皆さんこんにちは、ラオドゥです。

昨日は会社で清華大学知能産業研究所が共有しているAIホスピタルタウンを聞きました。

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これはすべての医師、看護師、患者が LLM によって駆動されるエージェント インテリジェンスであり、自律的に対話できます。彼らは診断と治療の全プロセスをシミュレーションし、主要な呼吸器疾患をカバーする MedQA データセットのサブセットで 93.06% という最先端の精度を達成しました。

優れたインテリジェントエージェントは、優れた設計パターンから切り離せません。この事例を読んだ後、私は Andrew Ng 氏が最近公開した 4 つの主要なエージェント設計パターンをざっと読みました。

Enda Ng は、人工知能と機械学習の分野で世界で最も権威のある学者の 1 人です

それで、私はすぐにそれを編集して、みんなと共有しました。

モード 1、リフレクション

このモードでは、大規模モデルによって初めて生成された結果は直接出力されませんが、結果は検査と評価のために大規模モデルに再スローされます。

最初のバージョンよりもうまく機能する可能性のある 2 番目のバージョンの結果が生成されます。

孔子の言葉で「一日三度己を省みる」というものです。

このモードで書かれた特定のプロンプトは、以前に共有したいくつかの 推論モード を使用できます。例: 少数ショット (Few-shot)、思考の連鎖 (CoT)、思考のツリー (ToT)、ReAct 、など。

このモデルの主な目的は、外部の力に頼ることなく大規模モデルの推論能力を最大化することです。

モード 2. ツールの使用

このモードでは、エージェントが外部ツールを使用して特定のタスクを実行できます。

端的に言えば、「専門的なことはプロに任せる」ということです。

大規模モデルの本質はテキスト予測であり、演算やコード実行などを行う機能はありません。このようなタスクが発生した場合は、大規模モデルに方程式とコードを生成させ、計算機とコード インタプリタを呼び出してそれらを完了させることができます。

このモードのエージェントは、外部の助けを借りてさらに強力になるようです。

モード 3. 計画

このモードでは、エージェントは複雑なタスクを一連の単純な小さなタスクに分解し、それらを 1 つずつ解決できます。

実際、「象を冷蔵庫に入れるには何歩必要ですか？」という意味ですが、最初にこの質問を聞いたときは混乱しましたが、下の写真を見たときに突然明確になりました。

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モード 4、複数エージェントのコラボレーション

前のモードのエージェントが複雑なタスクを分解した後は、当然のことながら、複数のエージェントがそれぞれの職務を実行し、相互に連携する必要があります。 、協力して複雑なタスクを完了します。

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私たちは以前、オープンソース AI プログラマー GPT Pilot について共有しました。彼の設計アイデアは、ソフトウェア開発を完了するためのプロダクト マネージャー、アーキテクト、プログラマー、テスターのさまざまな役割をシミュレートするマルチ エージェント モデルです。タスク。

記事の冒頭で紹介したAIホスピタルタウンにもこのモデルがあり、今後このモデルの実践事例も共有していきます。

以上が優秀なエージェントが学ぶべきいくつかのデザインパターンを一度に学ぶことができますの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。