AI agenti a zmes expertov: Porovnanie architektúr AI

V poslednom videu od IBM Technology sa Martin Keen zaoberá dvoma fascinujúcimi architektúrami v oblasti umelej inteligencie – AI agentmi a zmesou expertov (Mixture of Experts, MoE). Video ponúka jasné vysvetlenie rozdielov medzi týmito dvoma prístupmi a ukazuje, ako sa môžu navzájom dopĺňať pri vytváraní komplexných pracovných postupov. Článok sumarizuje kľúčové poznatky z videa a rozvádza ich pre slovenské publikum.

Kľúčové poznámky

• AI Agenti: Pracujú na úrovni aplikácie, vnímajú prostredie, prijímajú rozhodnutia a vykonávajú akcie na dosiahnutie cieľa. Skladajú sa z modulárnych komponentov, ako je plánovač, pamäť (pracovná aj dlhodobá) a špecializovaní agenti.
• Zmiešanie Expertov (MoE): Funguje na úrovni architektúry a delí model na viacerých expertov, pričom každý sa špecializuje na inú časť vstupného priestoru. Gating network smeruje vstupy k rôznym expertom.
• Spoločné body: Obe technológie sú súčasťou moderných AI modelov a prispievajú k efektívnejšiemu riešeniu komplexných problémov.
• Výhody MoE: Sparsity – len aktívne parametre sa podieľajú na výpočtoch, čo vedie k úsporám pamäte a rýchlejšej inferencii.

AI Agenti: Modulárne pracovné postupy s inteligentnými agentmi

AI agenti predstavujú nový prístup k riešeniu komplexných problémov. Na rozdiel od tradičných modelov umelej inteligencie, agenti operujú na úrovni aplikácie a sú schopní vnímať prostredie, prijímať rozhodnutia a vykonávať akcie s minimálnou ľudskou intervenciou.

Typický agentický pracovný postup sa skladá z niekoľkých modulov:

• Plánovač: Rozdeľuje prichádzajúcu úlohu na menšie časti a prideľuje ich jednotlivým agentom.
• Pamäť: Slúži ako znalostná databáza, ktorá uchováva informácie o aktuálnom kontexte (pracovná pamäť) alebo dlhodobé poznatky (dlhodobá pamäť).
• Špecializovaní agenti: Každý z nich sa špecializuje na konkrétnu doménu. Napríklad, jeden agent môže byť expertom na vyhľadávanie v databázach a čistenie dát, ďalší na business intelligence a tretí na vytváranie vizualizácií.

Tieto komponenty spolupracujú v cykle: vnímajú prostredie, konzultujú pamäť, uvažujú a konajú na základe získaných informácií. Kľúčom k fungovaniu agentických AI je ich schopnosť komunikovať medzi sebou a používať rôzne nástroje.

Zmiešanie expertov (MoE): Efektívna architektúra neurónových sietí

Zmesou expertov sa nazýva neurónová sieťová architektúra, ktorá delí model na viacerých expertov, pričom každý z nich sa špecializuje na inú časť vstupného priestoru. Gating network (router) smeruje vstupy k rôznym expertom v závislosti od ich špecializácie.

Hlavnou výhodou MoE je sparsity. Počas inferencie sú aktívne len niektoré parametre, čo vedie k výrazným úsporám pamäte a zrýchleniu výpočtov. Príkladom je model IBM Granite 4.0 Tiny Preview, ktorý využíva 64 expertov s celkovým počtom 7 miliárd parametrov, ale počas inferencie sú aktívne len približne 1 miliarda parametrov.

Umeló inteligencie: Výkon v testoch z vedomostí vs. počet parametrov

Spolupráca Agentov a MoE: Príklad incident response

Video ilustruje synergický efekt kombinácie agentických pracovných postupov a architektúry MoE na príklade incident response (riešenia bezpečnostných incidentov). Bezpečnostný analytik poskytne model upozornenie a otázku, napríklad, „Je to laterálne presuny?“. Tento vstup je spracovaný agentickým pracovným postupom.

Plánovací agent rozdelí žiadosť na menšie úlohy a prideľuje ich špecializovaným agentom:

• Log Triage Agent: Analyzuje surové telemetrické údaje.
• Threat Intel Agent: Spracováva indikátory hrozby.

Zaujímavosťou je, že Log Triage Agent môže byť implementovaný ako LLM (Large Language Model) využívajúci architektúru MoE. V tomto prípade gating network smeruje prichádzajúce tokeny k vybraným expertom v modeli, čím sa maximalizuje efektivita spracovania a minimalizujú výpočtové náklady.

Záver: Budúcnosť AI je v spolupráci

Video od IBM Technology jasne ukazuje, že budúcnosť umelej inteligencie spočíva v kombinácii rôznych architektúr a prístupov. AI agenti prinášajú modulárnosť a flexibilitu do pracovných postupov, zatiaľ čo MoE zvyšuje efektivitu neurónových sietí. Ich synergické využitie umožňuje vytvárať inteligentné systémy, ktoré dokážu efektívne riešiť komplexné problémy v rôznych oblastiach, od bezpečnosti až po business intelligence.

Referencie a odkazy:

• IBM Technology – AI Agents vs Mixture of Experts: https://www.youtube.com/watch?v=X_87-9tYh2Q
• Learn more about AI workflow: https://ibm.biz/Bde2MS

Približne 155 gCO₂ bolo uvoľnených do atmosféry a na chladenie sa spotrebovalo 0.78 l vody za účelom vygenerovania tohoto článku.