Prekračovanie LLM: Vytváranie agentských AI systémov
Prekračovanie LLM: Vytváranie agentických AI systémov je kľúčové pre budúcnosť AI. Prednáška zdôraznila obmedzenia LLM, dôležitosť promptovania (príklady, role-playing), RAG na rozšírenie znalostí a potrebu nových architektúr.
Prednáška od Stanford Online sa ponorila do fascinujúceho sveta za rozsiahlymi jazykovými modelmi (LLM) a predstavila techniky na vytváranie agentických AI systémov. Cieľom bolo poskytnúť prehľad techník promptovania, pracovných postupov agentov a metód hodnotenia, ktoré umožnia rýchlejšie učenie v tejto oblasti. Od obmedzení základných LLM až po budúce trendy, prednáška ponúkla rozsiahly pohľad na to, čo prichádza ďalej v AI.
Kľúčové poznatky
Prednáška zdôraznila niekoľko kľúčových bodov:
- Obmedzenia základných LLM: Modely ako GPT-4 majú obmedzenia v oblasti doménovej znalosti, kvality dát, aktuálnosti informácií a kontroly nad výstupmi.
- Dôležitosť promptovania: Efektívne promptovanie je kľúčové pre maximalizáciu výkonu LLM. Štúdie ukazujú, že tréning v oblasti promptovania výrazne zlepšuje výsledky.
- Agentické AI a pracovné postupy: Prednáška predstavila koncept agentických AI systémov a ich pracovných postupov, vrátane využitia RAG (Retrieval Augmented Generation) na rozšírenie kontextu a znalostí.
- Posun k „fuzzy“ inžinierstvu: Prechod od tradičného deterministického softvérového inžinierstva k „fuzzy“ inžinierstvu, ktoré sa zaoberá neštruktúrovanými dátami a neistotou, si vyžaduje nové zručnosti.
- Budúcnosť AI: Prednáška naznačila možný koniec rastu LLM a potrebu hľadania nových architektonických riešení, multimodality a kombinácie rôznych učebných metód.
Promptovanie: Kľúč k Maximálnej Výkonnosti LLM
Jednou z hlavných tém prednášky bolo promptovanie – umenie formulovania otázok alebo pokynov pre LLM, aby sa dosiahli požadované výsledky. Prednášajúci zdôraznili dôležitosť špecifikácie cieľového publika, formátu výstupu (napríklad odrážky) a oblasti zamerania.
Existuje niekoľko techník na zlepšenie promptov:
- Poskytovanie príkladov: „Tu je príklad dobrej sumarizácie.“
- Role-playing: „Správaj sa ako expert na obnoviteľnú energiu.“
- Špecifikácia úrovne odbornosti: „Si najlepší na svete v tejto oblasti.“
Prednášajúci tiež predstavili koncept „Centaur“ a „Cyborg“ pracovných postupov, kde ľudia interagujú s AI buď delegovaním rozsiahlych úloh (Centaur), alebo prostredníctvom rýchlej spolupráce (Cyborg).
RAG: Rozšírenie Znalostí LLM
Retrieval Augmented Generation (RAG) je technika, ktorá rieši obmedzenia LLM v oblasti kontextového okna a znalostných medzier. Funguje tak, že pred generovaním odpovede vyhľadáva relevantné informácie z externých zdrojov a integruje ich do výstupu. To umožňuje LLM poskytovať presnejšie a aktuálnejšie odpovede.
Agentické AI: Automatizácia Pracovných Postupov
Prednáška predstavila koncept agentických AI systémov, ktoré sú schopné autonómne vykonávať úlohy a rozhodnutia. Tieto systémy sa skladajú z niekoľkých kľúčových komponentov:
- Prompty: Inštrukcie pre LLM.
- Správa obsahu/kontextu: Pamäť agenta, ktorá zahŕňa jadro pamäte (core memory), pracovnú pamäť (working memory) a archívnu pamäť (archival memory).
Príkladom je štúdia McKinseyho, ktorá ukázala, že GenAI agenti dokážu znížiť čas strávený na úlohách, ako je vytváranie správ o kreditnom riziku, až o 20 – 60 %. Implementácia týchto systémov však predstavuje výzvy v oblasti škálovateľnosti a adaptácie zamestnancov.
Budúcnosť AI: Architektúra, Multimodalita a Kombinácia Učebných Metód
Prednášajúci naznačili možný koniec rastu LLM a potrebu hľadať nové architektonické riešenia pre zlepšenie výkonnosti. Dôležitým trendom je aj integrácia multimodality – kombinovanie rôznych typov dát, ako sú obrázky, zvuk a video.
Navyše, prednáška zdôraznila potrebu kombinácie rôznych učebných metód (supervisované, nemonitorované, posilňovacie učenie) na vytvorenie efektívnejších AI systémov. Rozlišuje sa medzi výskumom inšpirovaným ľudským mozgom a výskumom zameraným na alternatívne výpočtové architektúry pre vyššiu efektivitu.
Záver
Prednáška od Stanford Online ponúkla cenný pohľad do sveta agentických AI systémov a ich potenciálu transformovať rôzne oblasti, od automatizácie pracovných postupov až po budúcnosť umelej inteligencie. Dôležitosť promptovania, RAG a adaptácia na „fuzzy“ inžinierstvo sú kľúčové na úspešné nasadenie týchto technológií.
Referencie
- Awesome Prompt Template Repo (odkaz z videa, bez reklamného obsahu a odkazov na sociálne siete)
Približne 261 gCO₂ bolo uvoľnených do atmosféry a na chladenie sa spotrebovalo 1.31 l vody za účelom vygenerovania tohoto článku.
Komentáre ()