النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) هي واحدة من أكثر الموضوعات المناقشة في مجال الذكاء الاصطناعي. يبحث المطورون في جميع أنحاء العالم عن إمكانيات تطبيقات النماذج اللغوية الكبيرة. هذه النماذج هي خوارزميات الذكاء الاصطناعي التي تستخدم تقنيات التعلم العميق وكميات كبيرة من البيانات للتدريب لفهم و تلخيص و التنبؤ و إنشاء مجموعة واسعة من المحتوى ، بما في ذلك النص و الصوت و الصور و الفيديو و غيرها.

النماذج اللغوية الكبيرة هي خوارزميات ذكاء اصطناعي معقدة. إن تطوير مثل هذا النموذج هو مهمة شاقة ، والعمل على إنشاء تطبيق يستخدم إمكانيات النموذج اللغوي الكبير هو تحدي كبير. يتطلب الأمر خبرة كبيرة و جهداً و موارد كبيرة لتصميم و تنفيذ و تحسين تدفق عمل يمكنه استغلال إمكانيات النموذج اللغوي الكبير بشكل كامل. بالنظر إلى الوقت و الموارد الكبيرة المطلوبة لإنشاء تدفقات عمل لتطبيقات تستخدم قوة النماذج اللغوية الكبيرة ، فإن توفير قيمة كبيرة لتحسين هذه العمليات. هذا هو الحال خاصة مع توقع أن تصبح التدفقات الحالية أكثر تعقيداً في المستقبل القريب ، حيث يصمم المطورون تطبيقات أكثر تعقيداً تستخدم النماذج اللغوية الكبيرة.

AutoGen هو إطار عمل تم تطويره بواسطة فريق مايكروسوفت بهدف تسهيل تنسيق و تحسين تدفقات عمل النماذج اللغوية الكبيرة من خلال إدخال التutomatisation في خط أنابيب العمل. يوفر إطار عمل AutoGen وكلاء قابلة للتحاور و قابلة للتخصيص الذين يستخدمون قوة النماذج اللغوية الكبيرة المتقدمة مثل GPT-3 و GPT-4 ، وفي الوقت نفسه ، يعالج القيود الحالية من خلال دمج النماذج اللغوية الكبيرة مع الأدوات و المدخلات البشرية باستخدام المحادثات الآلية لبدء محادثات بين وكلاء متعددين.

عند استخدام إطار عمل AutoGen ، لا يلزم أكثر من خطوتين لإنشاء نظام محادثة متعدد الوكلاء معقد.

الخطوة 1: حدد مجموعة من الوكلاء ، كل منها بدور و قدرات معينة.

الخطوة 2: حدد سلوك التفاعل بين الوكلاء ، أي يجب على الوكيل أن يعرف ما يجب الرد عليه عند استلام رسالة من وكيل آخر.

كلا الخطوتين السابقتين هما موديلار و直截 ، مما يجعل الوكلاء قابلين للتركيب و قابلين لإعادة الاستخدام. الشكل التالي يظهر مثال على تدفق عمل عينة يعالج أسئلة الكود في تحسين سلسلة التوريد. كما يمكن رؤية كيف يكتب الكاتب الكود و التفسير ، و يضمن الحارس خصوصية و أمان الكود ، و ينفذ القائد الكود بعد استلام الموافقة المطلوبة. إذا واجه النظام أي مشكلة أثناء وقت التشغيل ، يتم تكرار العملية حتى يتم حلها بشكل كامل. نشر الإطار السابق يؤدي إلى تقليل مقدار التفاعل اليدوي من 3x إلى 10x عند تطبيقه في تطبيقات مثل تحسين سلسلة التوريد. بالإضافة إلى ذلك ، استخدام AutoGen يقلل من مقدار الجهد البرمجي المطلوب لإنشاء تطبيقات معقدة بنسبة تصل إلى أربعة أضعاف.

AutoGen قد يكون مغيراً في لعبة تطوير التطبيقات المعقدة التي تستخدم قوة النماذج اللغوية الكبيرة. استخدام AutoGen يمكن أن يقلل ليس فقط من مقدار التفاعلات اليدوية المطلوبة لتحقيق النتائج المرغوبة ، ولكن أيضاً من مقدار الجهد البرمجي المطلوب لإنشاء تطبيقات معقدة. استخدام AutoGen لإنشاء تطبيقات تستخدم النماذج اللغوية الكبيرة يمكن أن يسرع العملية بشكل كبير ، و سيساعد أيضاً في تقليل الوقت و الجهد و الموارد المطلوبة لتطوير هذه التطبيقات المعقدة.

في هذه المقالة ، سنقوم بالغوص بشكل أعمق في إطار عمل AutoGen ، و سنستكشف المكونات الأساسية و الهيكل لإطار عمل AutoGen ، بالإضافة إلى التطبيقات المحتملة. لذا دعونا نبدأ.

مقدمة في AutoGen: تمكين تطبيقات النماذج اللغوية الكبيرة الجيل التالي

AutoGen هو إطار عمل مفتوح المصدر تم تطويره بواسطة فريق مايكروسوفت ، و يزوّد المطورين بقوة إنشاء تطبيقات تستخدم قوة النماذج اللغوية الكبيرة باستخدام وكلاء متعددين يمكنهم المحادثة مع بعضهم البعض لتنفيذ المهام المطلوبة بنجاح. الوكلاء في AutoGen هم وكلاء قابلون للتحاور و قابلون للتخصيص ، و يمكنهم العمل في وضعيات مختلفة التي تستخدم مزيج من الأدوات و المدخلات البشرية و النماذج اللغوية الكبيرة. يمكن للمطورين أيضاً استخدام إطار عمل AutoGen لتحديد سلوك التفاعل بين الوكلاء ، و يمكن للمطورين استخدام كل من الكود و اللغة الطبيعية لبرمجة أنماط محادثة مرنة يتم تطبيقها في تطبيقات مختلفة. كونه إطار عمل مفتوح المصدر ، يمكن اعتبار AutoGen إطار عمل عام يمكن للمطورين استخدامه لإنشاء تطبيقات و إطارات عمل مختلفة التعقيد التي تستخدم قوة النماذج اللغوية الكبيرة.

النماذج اللغوية الكبيرة تلعب دوراً حاسماً في تطوير وكلاء يستخدمون إطارات النماذج اللغوية الكبيرة لتكيفهم مع ملاحظات جديدة و استخدام أدوات و استدلال في تطبيقات العالم الحقيقي العديدة. لكن تطوير هذه التطبيقات التي يمكنها استغلال كامل إمكانيات النماذج اللغوية الكبيرة هو أمر معقد ، و نظراً للطلب المتزايد و التطبيقات المتزايدة للنماذج اللغوية الكبيرة ، بالإضافة إلى زيادة تعقيد المهام ، فمن المهم تسريع قوة هذه الوكلاء باستخدام وكلاء متعددين يعملون بشكل متزامن.لكن كيف يمكن استخدام نهج متعدد الوكلاء لتطوير تطبيقات تستخدم النماذج اللغوية الكبيرة التي يمكن تطبيقها على مجموعة واسعة من المجالات ذات التعقيدات المختلفة؟ إطار عمل AutoGen يحاول الإجابة على السؤال السابق من خلال استخدام محادثات متعددة الوكلاء.

AutoGen: المكونات و الإطار

في محاولة لتقليل الجهد الذي يجب على المطورين بذله لإنشاء تطبيقات معقدة تستخدم إمكانيات النماذج اللغوية الكبيرة عبر مجموعة واسعة من المجالات ، فإن المبدأ الأساسي لإطار عمل AutoGen هو توحيد و تسهيل تدفقات عمل متعددة الوكلاء باستخدام محادثات متعددة الوكلاء ، و بالتالي زيادة إمكانية إعادة استخدام الوكلاء المنفذين. يستخدم AutoGen وكلاء متعددين يمكنهم المحادثة مع بعضهم البعض لتنفيذ المهام المطلوبة بنجاح ، و يتم بناء الإطار على两个 مفاهيم أساسيين:وكلاء قابلون للتحاور و برمجة المحادثة.

وكلاء قابلون للتحاور

وكيل قابل للتحاور في AutoGen هو كيان له دور محدد يمكنه تمرير رسائل لإرسال و استلام المعلومات من و إلى وكلاء قابلين للتحاور آخرين. يحتفظ وكيل قابل للتحاور بسياق داخلي بناءً على الرسائل المستلمة أو المرسلة ، و يمكن للمطورين تكوين هذه الوكلاء لامتلاك مجموعة فريدة من القدرات مثل تمكينها بواسطة أدوات النماذج اللغوية الكبيرة أو استلام مدخلات بشرية.

قدرات الوكيل مدعومة بالبشر و الأدوات و النماذج اللغوية الكبيرة

ترتبط قدرات الوكيل مباشرة بطرق معالجته و استجابته للرسائل ، و هذا هو السبب في أن وكلاء إطار عمل AutoGen يسمحون للمطورين بمرونة منح الوكلاء قدرات مختلفة. يدعم AutoGen العديد من القدرات الشائعة القابلة للتركيب للوكلاء ، بما في ذلك

1. النماذج اللغوية الكبيرة: الوكلاء المدعومون بالنماذج اللغوية الكبيرة يستفيدون من قدرات إطارات النماذج اللغوية الكبيرة المتقدمة مثل التداخل الضمني لل状態 و لعب الأدوار و تقديم反馈 و حتى البرمجة. يمكن للمطورين استخدام تقنيات التوجيه الجديدة لدمج هذه القدرات في محاولة لزيادة استقلالية أو مهارة الوكيل.
2. البشر: العديد من التطبيقات تتطلب أو تريدها بعض مستويات المشاركة البشرية ، و يسمح إطار عمل AutoGen لتطبيقات النماذج اللغوية الكبيرة بتمكين المشاركة البشرية في محادثات الوكيل باستخدام وكلاء مدعومين بالبشر يمكنهم طلب مدخلات بشرية خلال جولات محادثة معينة بناءً على تكوين الوكيل.
3. الأدوات: الوكلاء المدعومون بالأدوات عادة ما يكونون قادرين على استخدام تنفيذ الكود أو تنفيذ الوظائف لتنفيذ الأدوات.

تعاون الوكيل و تخصيصه

بناءً على الاحتياجات و المتطلبات الخاصة للتطبيق ، يمكن للمطورين تكوين وكلاء فرديين لامتلاك مزيج من أنواع الخلفية الأساسية لعرض السلوك المعقد المشار إليه في محادثات متعددة الوكلاء. يسمح إطار عمل AutoGen للمطورين بسهولة إنشاء وكلاء ذوي أدوار و قدرات متخصصة من خلال تمديد أو إعادة استخدام الوكلاء المدمجين. الشكل المرفق أدناه يظهر الهيكل الأساسي للوكلاء المدمجين في إطار عمل AutoGen. يمكن لوكيل المحادثة استخدام البشر و الأدوات و النماذج اللغوية الكبيرة بشكل افتراضي منذ أن يكون هو أعلى مستوى من تجريد الوكيل. وكلاء الوكيل المستخدم و وكلاء المساعد هما فئتان مُحددان من فئة وكيل المحادثة ، و كل واحد منهم يمثل نمط استخدام شائع ، أي أن كل واحد منهم يتصرف كمساعد ذكاء اصطناعي (عند دعمه بالنماذج اللغوية الكبيرة) ، و يطلب مدخلات بشرية أو ينفذ استدعاءات دالة أو كود (عند دعمه بالأدوات و / أو البشر) من خلال التصرف كوكيل بشري.

الشكل أدناه يظهر كيف يمكن للمطورين استخدام إطار عمل AutoGen لإنشاء نظام وكيلين يمتلك وظيفة الرد المخصص ، بالإضافة إلى توضيح المحادثة الآلية المُتوماتية التي يستخدمها نظام الوكيلين أثناء تنفيذ البرنامج.

من خلال السماح باستخدام وكلاء مخصصين يمكنهم المحادثة مع بعضهم البعض ، يخدم الوكلاء القابلون للتحاور كبناء أساسي في إطار عمل AutoGen. ومع ذلك ، يحتاج المطورون إلى تحديد و تشكيل هذه محادثات متعددة الوكلاء لإنشاء تطبيقات يمكن للوكلاء فيها إحراز تقدم كبير في المهام المحددة.

برمجة المحادثة

للحصول على حل لهذا المشكل ، يستخدم إطار عمل AutoGen برمجة المحادثة ، وهي نمط حوسبي مبني على مفهومين أساسيين:الحساب، الإجراءات التي يقوم بها الوكلاء في محادثة متعددة الوكلاء لتحديد استجابتهم و تدفق التحكم، الشروط أو التسلسل الذي يتم بموجبه هذه الحسابات. يسمح القدرة على برمجة هذه الموضوعات للمطورين بتنفيذ أنماط محادثة مرنة متعددة الوكلاء. بالإضافة إلى ذلك ، في إطار عمل AutoGen ، تكون الحسابات محادثة محورية. الإجراءات التي يقوم بها الوكيل تتعلق بالمحادثات التي يشارك فيها الوكيل ، و تؤدي الإجراءات التي يقوم بها الوكلاء إلى تمرير الرسائل للمحادثات اللاحقة حتى يتم تحقيق شرط انتهاء. بالإضافة إلى ذلك ، يتم تشغيل تدفق التحكم في إطار عمل AutoGen بواسطة المحادثات ، حيث يتم تحديد قرارات الوكلاء المشاركة فيما يخص الوكلاء الذين سيرسلون رسائل من و إلى إجراء الحساب.

الشكل السابق يظهر توضيحًا بسيطًا لكيفية أداء الوكلاء الفردية عملياتها المحددة و الحسابات المحادثة المركزية لإنشاء الاستجابات المطلوبة مثل تنفيذ الكود و تداخل النماذج اللغوية الكبيرة. يتم تقدم المهمة بمساعدة المحادثات المعروضة في مربع الحوار.

لدعم برمجة المحادثة ، يحتوي إطار عمل AutoGen على الأنماط التالية:

• آليات الرد التلقائي و واجهة موحدة للمحادثات الآلية

يحتوي إطار عمل AutoGen على واجهة موحدة لتنفيذ الحسابات المحادثة المركزية ، بما في ذلك وظيفة “استلم أو أرسل” للاستلام أو إرسال الرسائل و وظيفة “إنشاء استجابة” لإنشاء استجابة بناءً على الرسالة المستلمة و اتخاذ الإجراء المطلوب. يُقدم إطار عمل AutoGen أيضًا و آلية الرد التلقائي للوكيل افتراضيًا لتحقيق التحكم بالمحادثة.

• التحكم بواسطة دمج اللغة الطبيعية و البرمجة

يسمح إطار عمل AutoGen باستخدام اللغة الطبيعية و البرمجة في أنماط مختلفة لإدارة تدفق التحكم ، بما في ذلك التحكم باللغة الطبيعية باستخدام النماذج اللغوية الكبيرة و التحكم بلغة البرمجة و تحويل التحكم بين البرمجة و اللغة الطبيعية.

متابعًا ، بالإضافة إلى تدفقات المحادثة الثابتة التي عادة ما تكون مصحوبة بتدفق محدد مسبقًا ، يدعم إطار عمل AutoGen أيضًا تدفقات المحادثة الديناميكية باستخدام وكلاء متعددين ، و يوفر الإطار للمطورين خيارين لتحقيق ذلك

1. باستخدام استدعاءات الدوال.
2. باستخدام وظيفة الرد المخصصة.

تطبيقات AutoGen

لتوضيح إمكانيات إطار عمل AutoGen في تطوير تطبيقات متعددة الوكلاء المعقدة ، هنا ست تطبيقات محتملة لإطار عمل AutoGen تم اختيارها بناءً على صلتها بالعالم الحقيقي و قدرات حل المشكلات المحسنة بواسطة إطار عمل AutoGen و إمكاناتها الابتكارية.

التطبيقات الستة لإطار عمل AutoGen هي

1. حل المشكلات الرياضية.
2. المحادثات المعززة بالإرجاع.
3. محادثات ALF.
4. البرمجة متعددة الوكلاء.
5. المحادثة الديناميكية للمجموعة.
6. الشطرنج المحادثي.

التطبيق 1: حل المشكلات الرياضية

الرياضيات هي واحدة من التخصصات الأساسية لاستخدام نماذج اللغة الكبيرة للمساعدة في حل المشكلات الرياضية المعقدة ، مما يفتح عالمًا جديدًا من التطبيقات المحتملة ، بما في ذلك مساعدة البحث بالذكاء الاصطناعي و التدريس الشخصي بالذكاء الاصطناعي.

الشكل المرفق أعلاه يظهر تطبيق إطار عمل AutoGen لتحقيق أداء تنافسي في حل المشكلات الرياضية.

التطبيق 2: الإجابة على الأسئلة و إنشاء الكود المعزز بالإرجاع

في الأشهر القليلة الماضية ، ظهرت إنشاء الكود المعزز بالإرجاع كنهج فعّال و عملي لتحقيق نتائج أفضل من النماذج اللغوية الكبيرة في دمج الوثائق الخارجية. الشكل التالي يظهر تطبيق إطار عمل AutoGen لتعزيز الإرجاع الفعال و تحسين الأداء في مهام الإجابة على الأسئلة.

التطبيق 3: اتخاذ القرارات في بيئات العالم النصية

يمكن استخدام إطار عمل AutoGen لإنشاء تطبيقات تعمل مع اتخاذ القرارات عبر الإنترنت أو التفاعلية. الشكل التالي يظهر كيف يمكن للمطورين استخدام إطار عمل AutoGen لتصميم نظام محادثة ثلاثي الوكلاء مع وكيل توجيه لتحسين الأداء بشكل كبير.

التطبيق 4: البرمجة متعددة الوكلاء

يمكن للمطورين الذين يعملون على إطار عمل AutoGen استخدام إطار OptiGuide لإنشاء نظام برمجة متعددة الوكلاء يمكنه كتابة الكود لتنفيذ حلول محسنة و الإجابة على أسئلة المستخدم.

التطبيق 5: المحادثة الديناميكية للمجموعة

يوفر إطار عمل AutoGen دعمًا لنمط اتصال يعتمد على محادثات المجموعة الديناميكية ، حيث يشارك الوكلاء المتعددين السياق و لا يتبعون مجموعة من الأوامر المحددة مسبقًا ، بل يتحدثون مع بعضهم البعض بطريقة ديناميكية. تعتمد هذه المحادثات الديناميكية للمجموعة على المحادثات الجارية لتوجيه تدفق التفاعل داخل الوكلاء.

الشكل أعلاه يظهر كيف يدعم إطار عمل AutoGen محادثات المجموعة الديناميكية بين الوكلاء باستخدام مدير المحادثة للمجموعة، وهو وكيل خاص.

التطبيق 6: الشطرنج المحادثي

استخدم مطورو إطار عمل AutoGen إطار العمل لإنشاء تطبيق الشطرنج المحادثي ، وهو لعبة تدخل طبيعية تتميز بوكلاء مدمجين لللاعبين يمكنهم أن يكونوا نماذج لغوية كبيرة أو بشر ، و هناك وكيل طرف ثالث يقدم معلومات ذات صلة و يُصادق على الحركات على اللوحة بناءً على مجموعة من القواعد المحددة مسبقًا. الشكل التالي يظهر الشطرنج المحادثي ، وهو لعبة تدخل طبيعية تم بناؤها باستخدام إطار عمل AutoGen و يسمح للاعبين باستخدام النكات و لعب الأدوار و حتى إشارات الميم لتعبيرهم عن الحركات بطريقة إبداعية ، مما يجعل لعبة الشطرنج أكثر إثارة لا فقط للاعبين ، بل أيضًا للجمهور و المشاهدين.

الخلاصة

في هذه المقالة ، تحدثنا عن AutoGen ، وهو إطار عمل مفتوح المصدر يستخدم مفاهيم برمجة المحادثة و الوكلاء القابلون للتحاور ، و يهدف إلى تسهيل تنسيق و تحسين تدفقات عمل النماذج اللغوية الكبيرة من خلال إدخال التautomatisation في خط أنابيب العمل. يوفر إطار عمل AutoGen وكلاء قابلون للتحاور و قابلون للتخصيص يستخدمون قوة النماذج اللغوية الكبيرة المتقدمة مثل GPT-3 و GPT-4 ، و في الوقت نفسه ، يعالج القيود الحالية من خلال دمج النماذج اللغوية الكبيرة مع الأدوات و المدخلات البشرية باستخدام المحادثات الآلية لبدء محادثات بين وكلاء متعددين.

على الرغم من أن إطار عمل AutoGen لا يزال في مراحل تجريبية مبكرة ، إلا أنه يفتح الطريق لاستكشافات و فرص بحث مستقبلية في هذا المجال ، و قد يكون AutoGen هو الأداة التي تساعد على تحسين سرعة و وظائف و سهولة تطوير التطبيقات التي تستخدم إمكانيات النماذج اللغوية الكبيرة.