«`html
Использование больших языковых моделей (LLMs) для самоулучшения агентов в сложных задачах
Большие языковые модели (LLMs) показали свой потенциал в обработке естественного языка (NLP), таких как суммаризация и вопросно-ответные задачи с использованием zero-shot и few-shot подходов. Однако, только подсказки недостаточно для работы LLMs в качестве агентов, способных навигировать в средах и решать сложные многоэтапные задачи.
Для самоулучшающихся LLMs были предложены различные методы, содержащие самодистилляцию, агенты-ученики способны решать сложные задачи и улучшаться самостоятельно.
Техники самоулучшения LLM агентов
Исследователи из Университета Пенсильвании, ExtensityAI, Йоханнес Кеплер Университет Линц и NXAI внедрили новые методы, позволяющие агентам LLM решать сложные и многоэтапные задачи через самоулучшение. Эти техники включают тонкую настройку LLM агентов и применение сигнала для обучения через методы без надзора, такие как самокритика для фильтрации примеров обучения.
Результаты экспериментов
Результаты проведенных экспериментов показывают, что модели могут самоулучшаться в веб-агентских задачах и повышать общую производительность по сравнению с базовой моделью агента.
Внедрение и использование ИИ-решений
Если вы хотите развивать вашу компанию с помощью искусственного интеллекта (ИИ), обращайтесь к нам для консультаций и решений.
Пробуйте AI Sales Bot для автоматизации процессов в сфере продаж. Кроме того, узнайте, как наши решения по ИИ могут изменить ваш бизнес прямо сейчас.
Подпишитесь на наш телеграм-канал и следите за новостями о ИИ, чтобы быть в курсе последних технологий и разработок в этой области.
«`
