Agentická AI: Postupnosť v používaní jazykových modelov

V dnešnej dobe, keď sa umelá inteligencia (AI) stáva neoddeliteľnou súčasťou rôznych oblastí našich životov, sa jazykové modely vyvinuli do komplexných systémov so schopnosťou „agenticky“ interagovať s prostredím. Na webinári Stanfordu s názvom "Agentic AI: A Progression of Language Model Usage" sme mali príležitosť oboznámiť sa s tým, ako tieto modely napredujú od klasického prediktívneho textového použitia k pokročilým aplikáciám, pokrývajúcim celé spektrum úloh a interakcií.

Kľúčové poznatky

1. Definícia jazykového modelu: Jazykový model je strojový model, ktorý predpovedá nasledujúce slovo na základe vstupného textu. Sú trénované na veľkých korpusoch textov a prechádzajú fázou predtrénovania a dotrénovania.
2. Agentické jazykové modely (AJM): Tieto modely nielenže predpovedajú text, ale môžu vykonávať úlohy interaktívnym spôsobom – napríklad získavať aktuálne informácie pomocou API alebo vykonávaním kódu.
3. Výzvy jazykových modelov: Medzi hlavné výzvy patrí generovanie nesprávnych informácií (halucinácie), nedostatok aktuálnych znalostí a obmedzená schopnosť uviesť zdroj citácie.
4. Využitie nástrojov a generácie s doplneným vyhľadávaním (RAG): Tieto prístupy slúžia na zníženie halucinácií a umožňujú modelom odvolávať sa na exaktné zdroje. Pomocou týchto metód dokáže model poskytovať presnejšie a relevantnejšie informácie.
5. Agentické vzory dizajnu: Systémy na báze agentickej AI využívajú vzory ako reflexia, plánovanie a použitie nástrojov, aby zvládli komplexné úlohy.

Jazykové modely a agentická AI

Čo sú jazykové modely?

Jazykové modely, ako napríklad tie používané v aplikáciách typu ChatGPT, sú schopné predpovedať nasledujúci text na základe predchádzajúceho vstupu. Sú trénované na rozsiahlych korpusoch textov, čo im umožňuje poskytnúť relatívne presné predpovede alebo generácie textu.

Agentické jazykové modely

Agentické jazykové modely predstavujú evolúciu od tradičných jazykových modelov. Nielenže interpretujú a generujú text, ale aj interagujú s rôznymi systémami a zdrojmi dát. To sa dosahuje pomocou funkcií, ktoré umožňujú modelu „konkrétne konať“ – napríklad získavať dáta z webu alebo vykonávať jednoduché výpočty.

Riešenie obmedzení pomocou RAG

Generácia s doplneným vyhľadávaním kombinuje tradičné generovanie textu s externými dátovými zdrojmi, čím redukuje riziko predkladania nesprávnych alebo nepresných informácií. Použitie existujúcich dát umožňuje jazykovému modelu citovať a pracovať s presnými údajmi.

Odporúčania a záverečné úvahy

Jazykové modely prešli obrovským vývojom a s agentickými vzormi sa stávajú stále užitočnejšími v reálnych aplikáciách. Ich správne použitie môže priniesť veľké výhody v oblasti vývoja softvéru, automatizácie úloh a rozhodovacích procesov. Ak plánujete integrovať tieto modely do svojich systémov, zvážte techniky na zlepšenie ich presnosti, ako aj etické úvahy súvisiace s dátami a ich výstupmi.

Dôležité odkazy

Pre viac informácií o programoch AI na Stanforde navštívte: Stanford AI Programs

Približne 93 gCO₂ bolo uvľnených do atmosféry a na chladenie sa spotrebovalo 0.46 l vody za účelom vygenerovania tohoto článku.