Vylepšovanie AI agentov: ReAct, RLEF a Konštitucionálna AI
Vylepšovanie AI agentov: ReAct, RLEF a Konštitucionálna AI predstavujú nové metódy zo Stanfordu. Umožňujú jazykovým modelom interaktívne pôsobiť v reálnom svete a učiť sa zo spätnej väzby pre inteligentné systémy.
Táto prednáška zo Stanfordu sa zameriava na fascinujúci svet samovylepšujúcich sa AI agentov. Aakanksha Chowdhery predstavuje tri kľúčové metódy, ktoré umožňujú jazykovým modelom (LLM) interaktívne pôsobiť v reálnom svete a učiť sa zo spätnej väzby: ReAct, RLEF a Konštitucionálna AI. Od nástrojov a kódu až po princípy – tieto techniky otvárajú nové možnosti pre inteligentné systémy, ktoré dokážu riešiť komplexné problémy a neustále sa zlepšovať.
ReAct: Rozumieť, konať, pozorovať a opakovať
ReAct (Reasoning and Acting) je metóda, ktorá inšpiruje v jazykových modeloch ľudské správanie – najprv premýšľame, potom konáme a následne sledujeme výsledok. Na rozdiel od predchádzajúcich prístupov, ktoré mali problémy s „halucináciami“ (t. j. vytváraním si informácií mimo kontextu), ReAct umožňuje modelom pripojiť sa k vonkajším zdrojom znalostí a overovať svoje akcie.
