Решения TinyAgent: ИИ для умных устройств без облачной зависимости
Практические применения и ценность:
Системы на базе Large Language Models (LLMs) всё чаще внедряются для автоматизации задач. Они способны выполнять сложные функции, такие как поиск информации и управление устройствами, исходя из естественного языка пользователя.
Однако использование таких моделей локально на ноутбуках или смартфонах стало ограниченным из-за их большого размера и высоких требований к вычислительной мощности. Обычно для их работы необходима облачная инфраструктура.
Решение TinyAgent предлагает инновационный подход к обучению и развертыванию специализированных агентов на базе моделей малого размера, способных работать независимо от облачной инфраструктуры. TinyAgent сосредотачивается на компактных, эффективных моделях, сохраняющих ключевые функции более крупных LLMs и способных выполнять команды пользователя, используя другие инструменты и API.
Методика разработки включает использование открытых моделей, их модификацию для корректного выполнения функций, курирование качественного набора данных для обучения и оптимизацию моделей, что позволяет создать TinyAgent-1.1B и TinyAgent-7B — маленькие, но точные модели.
Особенностью TinyAgent является техника выбора инструментов, сокращающая вводные данные и ускоряющая выбор правильного инструмента или функции моделью. Кроме того, применение квантизации помогает улучшить производительность модели, уменьшая её размер и сложность.
В итоге TinyAgent успешно реализован как локальная система, подобная Siri, для ноутбуков MacBook, демонстрируя возможности реального мира без облачного доступа. Он способен выполнять действия, такие как запуск приложений, создание напоминаний и поиск информации, сохраняя конфиденциальность пользователей и работая независимо от интернет-соединения.
Вывод: TinyAgent представляет собой отличный инструмент для использования возможностей LLM-движимых систем на устройствах на грани с высокой эффективностью и защитой конфиденциальности.
