Появление всемирной паутины позволило разработчикам создавать инструменты и платформы. Появление LLMS позволяет разрабатывать инструменты и платформы поверх LLMS. Например, агенты искусственного интеллекта могут разработать новые способы взаимодействия с LLMS, выполнять задачи и автономно принимать решения.
Эти задачи и автономные решения нуждаются в проверке, и критические рассуждения могут быть одним из способов решения этой проблемы, сказал Ям Марковиц, технологический лидер в Parlant.io и генеральный директор Emcie.co.
Марковиц, в этом эпизоде новых производителей стека, соглашается с мнением, что Интернет служит платформой для разработки. Но он предпочитает аналогию с языками программирования.
Марковиц сказал, что новаторские технологи начали с перфорированных карт, которые были больше для входов, чем что -либо еще. Для контекста, языках низкого уровня сопровождались языками сборки, такими как Fortran. Позже отрасль увидела появление C, SQL, C ++ и Python.
Сегодня мы видим появление LLM, которые начались с небольших моделей трансформаторов, и другие, такие как BERT, предшествовали GPT 3. Теперь динамические конфигурации появляются вместо более тонкой настройки текста и выполнения автоматического завершения. Мы видим, что мы видим лучшие модели рассуждений, которые могут дать сложные инструкции.
По словам Марковица, «Паррант» предоставляет агенту ИИ, обращенному к клиенту, используя то, что они называют «внимательными рассуждениями» (ARQ). ARQ поддерживает последовательность и согласованность с помощью длинных и сложных подсказок. Он использует больше токенов, но подход, использующий рассуждения, помогает достичь почти 100% точности, как 99,999% близко.
Люди интерпретируют инструкции. Для команды Партана это означало развитие того, что она называет руководящими принципами. Это означает, что инструкции не созданы с нуля, как традиционная модель. Также модели не получают свободного правления. Вместо этого команда «Паррант» использует скульптурный подход, согласовая его с формой, которая предполагается.
Марковиц сказал, что независимо от размера LLM, возникающие проблемы часто являются вопросом субъективности. То, что мы хотим достичь, интерпретируется по -разному. Сотрудник может захотеть достичь чего -то, но у менеджера может быть другая точка зрения.
Таким образом, нецелесообразно полагать, что LLM будет действовать по -другому.
«Таким образом, мы придумали эту инновацию, в которой мы имеем вас определять руководящие принципы, и в каждом руководстве описывается две вещи: условия, в которых должно продолжаться некоторые действия, а также само действие», — сказал Марковиц. «Мы называем эти атомные рекомендации. Таким образом, вместо того, чтобы просто иметь очень аморфную, большую подсказку, очень сложную, вы просто определяете его как руководство номер один … это руководство номер два.
«Система фактически выбирает и выбирает и соответствует правильным руководствам для каждого конкретного состояния или стадии любого разговора. Он выясняет, что именно нужно активировать прямо сейчас. Итак, есть несколько движущихся анализаторов. Как только у нас будет все это руководство, мы можем дать конкретные индивидуальные отзывы о них. Тот факт, что они атомные и маленькие, означает, что мы можем применить информативный подход к каждому из них и убедиться, что он применяется точно ».
Для получения дополнительной информации о подходе Парлана к агентам искусственного интеллекта, пожалуйста, послушайте этот эпизод новых производителей стека, чтобы узнать больше о том, как агенты могут обеспечить субъективность LLM, используя методы рассуждения.
Trending Stories youtube.com/thenewstack Tech движется быстро, не пропустите эпизод. Подпишитесь на наш канал YouTube, чтобы транслировать все наши подкасты, интервью, демонстрации и многое другое. Группа подпишитесь с эскизом. Алекс Уильямс является основателем и издателем нового стека. Он давний технологический журналист, который занимался TechCrunch, Siliconangle и тем, что сейчас известно как ReadWrite. Алекс был журналистом с конца 1980 -х годов, начиная с … Подробнее от Алекса Уильямса
