Введение в автономные агенты на основе больших языковых моделей
Большие языковые модели (LLMs) быстро превращаются в автономные агенты, способные выполнять сложные задачи, требующие рассуждений, принятия решений и адаптации. Эти агенты находят применение в веб-навигации, личной помощи и разработке программного обеспечения.
Проблема многоповоротного принятия решений
Несмотря на их потенциал, агенты на основе LLM сталкиваются с трудностями в многоповоротном принятии решений. Основная проблема заключается в правильной оценке действий, предпринятых на ранних этапах взаимодействия, которые влияют на последующие результаты.
Решение через обучение с подкреплением
Методы обучения с подкреплением (RL) становятся важными для обучения таких агентов, оптимизируя их принятие решений на основе долгосрочных вознаграждений. Однако существующие методы имеют значительные ограничения в контексте последовательных взаимодействий.
Предложение нового подхода: SWEET-RL
Исследователи FAIR в Meta и UC Berkeley предложили новый метод RL, известный как SWEET-RL (Step-Wise Evaluation from Training-time Information), который обеспечивает более точное распределение заслуг.
Бенчмарк для оценки: CollaborativeAgentBench
Бенчмарк CollaborativeAgentBench (ColBench) включает более 10,000 задач для обучения и 1,000 тестов, симулируя реальное сотрудничество между ИИ-агентом и человеком.
Преимущества SWEET-RL
- Увеличение успеха в программировании с 28.2% до 34.4% и в дизайне с 38.6% до 40.4%.
- Снижение зависимости от закрытых моделей, таких как GPT-4o.
- Создание асимметричной структуры обучения для более точной оценки решений на каждом этапе.
Практические рекомендации для бизнеса
Для внедрения ИИ в бизнес рассмотрите следующие шаги:
- Исследуйте, как технологии ИИ могут изменить ваш подход к работе.
- Определите важные ключевые показатели эффективности (KPI) для оценки влияния ваших инвестиций в ИИ.
- Выбирайте инструменты, которые соответствуют вашим потребностям и могут быть настроены под ваши цели.
- Начинайте с небольших проектов, собирайте данные о их эффективности и постепенно расширяйте использование ИИ.
Контакты и дополнительная информация
Если вам требуется помощь в управлении ИИ в бизнесе, свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.ru. Подписывайтесь на наш Telegram, чтобы быть в курсе последних новостей об ИИ.
Посмотрите пример решения на основе ИИ: продажный бот, который автоматизирует взаимодействие с клиентами и управляет взаимодействиями на всех этапах пути клиента.
