За пределами поисковых систем: рост агентов веб-браузера на основе LLM

В последние годы Обработка естественного языка (НЛП) претерпел кардинальные изменения с появлением Большие языковые модели (LLM) такое как GPT-3 OpenAI и BERT от Google. Эти модели, характеризующиеся большим количеством параметров и обучением на обширных текстовых корпусах, означают инновационный прогресс в возможностях НЛП. Помимо традиционных поисковых систем, эти модели представляют собой новую эру интеллектуальных агентов просмотра веб-страниц, которые выходят за рамки простого поиска по ключевым словам. Они вовлекают пользователей в общение на естественном языке и предоставляют персонализированную, контекстно-зависимую помощь на протяжении всего их онлайн-опыта.

Агенты просмотра веб-страниц традиционно использовались для поиска информации посредством поиска по ключевым словам. Однако с интеграцией LLM эти агенты превращаются в собеседников с улучшенным пониманием языка и способностями генерировать текст. Используя свои обширные данные обучения, агенты LLM глубоко понимают языковые модели, информацию и контекстуальные нюансы. Это позволяет им эффективно интерпретировать запросы пользователей и генерировать ответы, имитирующие человеческий разговор, предлагая индивидуальную помощь на основе индивидуальных предпочтений и контекста.

Понимание агентов на основе LLM и их архитектуры

Агенты на основе LLM улучшают взаимодействие на естественном языке во время веб-поиска. Например, пользователи могут спросить поисковую систему: «Какой пешеходный маршрут рядом со мной лучший?» Агенты LLM участвуют в диалоге, чтобы уточнить предпочтения, такие как уровень сложности, живописные виды или маршруты, подходящие для домашних животных, предоставляя персональные рекомендации в зависимости от местоположения и конкретных интересов.

LLM, предварительно обученные на различных текстовых источниках для понимания сложной языковой семантики и мировых знаний, играют ключевую роль в агентах просмотра веб-страниц на основе LLM. Эта обширная предварительная подготовка позволяет LLM иметь широкое понимание языка, обеспечивая эффективное обобщение и динамическую адаптацию к различным задачам и контекстам. Архитектура агентов просмотра веб-страниц на основе LLM предназначена для эффективной оптимизации возможностей предварительно обученных языковых моделей.

Архитектура агентов на базе LLM состоит из следующих модулей.

Мозг (LLM Core)

В основе каждого агента на основе LLM лежит его мозг, обычно представленный предварительно обученной языковой моделью, такой как GPT-3 или BERT. Этот компонент может понимать, что говорят люди, и создавать соответствующие ответы. Он анализирует вопросы пользователей, извлекает смысл и строит связные ответы.

Что делает этот мозг особенным, так это то, что он основан на трансферном обучении. Во время предварительного обучения он многое узнает о языке на основе разнообразных текстовых данных, включая грамматику, факты и то, как слова сочетаются друг с другом. Эти знания являются отправной точкой для тонкая настройка модель для решения конкретных задач или областей.

Модуль восприятия

Модуль восприятия в агенте на основе LLM подобен чувствам человека. Это помогает агенту быть в курсе своей цифровой среды. Этот модуль позволяет агенту понимать веб-контент, просматривая его структуру, извлекая важную информацию и определяя заголовки, абзацы и изображения.

. механизмы внимания, агент может сосредоточиться на наиболее важных деталях из обширных онлайн-данных. Более того, модуль восприятия способен понимать вопросы пользователей, учитывая контекст, намерения и различные способы задать один и тот же вопрос. Это гарантирует, что агент поддерживает непрерывность разговора, адаптируясь к меняющимся контекстам по мере взаимодействия с пользователями с течением времени.

Модуль действий

Модуль действий занимает центральное место в принятии решений в рамках агента на основе LLM. Он отвечает за баланс между исследованием (поиском новой информации) и эксплуатацией (использованием существующих знаний для предоставления точных ответов).

На этапе исследования агент перемещается по результатам поиска, переходит по гиперссылкам и обнаруживает новый контент, чтобы расширить свое понимание. Напротив, во время эксплуатации он опирается на лингвистическое понимание мозга для выработки точных и релевантных ответов, адаптированных к запросам пользователя. Этот модуль учитывает различные факторы, в том числе удовлетворенность пользователей, релевантность и ясность, при формировании ответов для обеспечения эффективного взаимодействия.

Применение агентов на базе LLM

Агенты на основе LLM имеют разнообразные приложения как в качестве автономных объектов, так и в рамках совместных сетей.

Одноагентные сценарии

В сценариях с одним агентом агенты на основе LLM изменили несколько аспектов цифрового взаимодействия:

Агенты на базе LLM изменили поиск в Интернете, позволив пользователям задавать сложные запросы и получать контекстуально релевантные результаты. Их понимание естественного языка сводит к минимуму необходимость в запросах на основе ключевых слов и со временем адаптируется к предпочтениям пользователя, уточняя и персонализируя результаты поиска.

Эти агенты также обладают властью системы рекомендаций анализируя поведение, предпочтения и исторические данные пользователей, чтобы предлагать персонализированный контент. Такие платформы, как Netflix используйте LLM для предоставления персонализированных рекомендаций по контенту. Анализируя историю просмотров, жанровые предпочтения и контекстуальные подсказки, такие как время суток или настроение, агенты на базе LLM обеспечивают удобство просмотра. Это приводит к увеличению вовлеченности и удовлетворенности пользователей, поскольку пользователи плавно переходят от одного шоу к другому на основе предложений, основанных на LLM.

Кроме того, на базе LLM chatbots и виртуальные помощники общаться с пользователями на человеческом языке, выполняя самые разные задачи: от установки напоминаний до оказания эмоциональной поддержки. Однако поддержание связности и контекста во время длительных разговоров остается проблемой.

Мультиагентные сценарии

В многоагентных сценариях агенты на основе LLM сотрудничают между собой для улучшения цифрового опыта:

В сценариях с несколькими агентами агенты на основе LLM сотрудничают для улучшения цифрового опыта в разных областях. Эти агенты специализируются на фильмах, книгах, путешествиях и многом другом. Работая вместе, они улучшают рекомендации посредством совместной фильтрации, обмена информацией и идеями, чтобы извлечь выгоду из коллективного разума.

Агенты на основе LLM играют ключевую роль в поиске информации в децентрализованных веб-средах. Они сотрудничают, сканируя веб-сайты, индексируя контент и делясь своими выводами. Этот децентрализованный подход снижает зависимость от центральных серверов, повышая конфиденциальность и эффективность получения информации из Интернета. Более того, агенты на базе LLM помогают пользователям в различных задачах, включая составление электронных писем, планирование встреч и предоставление ограниченных медицинских консультаций.

Этические соображения

Этические соображения, связанные с агентами, работающими на основе LLM, создают серьезные проблемы и требуют пристального внимания. Ниже кратко изложены некоторые соображения:

LLM унаследовали предвзятость, присутствующую в данных их обучения, которая может усилить дискриминацию и нанести вред маргинализированным группам. Кроме того, поскольку LLM становятся неотъемлемой частью нашей цифровой жизни, крайне важно ответственное их использование. Необходимо решить этические вопросы, в том числе о том, как предотвратить злонамеренное использование LLM, какие меры безопасности следует предусмотреть для защиты конфиденциальности пользователей и как гарантировать, что LLM не усиливает вредные повествования; Решение этих этических вопросов имеет решающее значение для этической и заслуживающей доверия интеграции агентов, работающих на базе LLM, в наше общество, одновременно соблюдая этические принципы и социальные ценности.

Ключевые вызовы и открытые проблемы

Агенты, работающие на базе LLM, несмотря на свою мощь, сталкиваются с рядом проблем и этических сложностей. Вот наиболее важные области, вызывающие обеспокоенность:

Прозрачность и объяснимость

Одной из основных проблем агентов, работающих на базе LLM, является необходимость большей прозрачности и объяснимости в их процессах принятия решений. LLM действуют как черные ящики, и понять, почему они вызывают конкретные реакции, сложно. Исследователи активно работают над методами решения этой проблемы, визуализируя модели внимания, выявляя влиятельные маркеры и выявляя скрытые предубеждения, чтобы демистифицировать LLM и сделать их внутреннюю работу более интерпретируемой.

Баланс между сложностью и интерпретируемостью модели

Еще одна задача – найти баланс между сложностью и интерпретируемостью LLM. Эти нейронные архитектуры имеют миллионы параметров, что делает их сложными системами. Поэтому необходимы усилия по упрощению LLM для человеческого понимания без ущерба для производительности.

Выводы

В заключение отметим, что появление агентов просмотра веб-страниц на основе LLM представляет собой значительный сдвиг в том, как мы взаимодействуем с цифровой информацией. Эти агенты, основанные на передовых языковых моделях, таких как GPT-3 и BERT, предлагают персонализированный и контекстно-релевантный опыт, выходящий за рамки традиционного поиска по ключевым словам. Агенты на базе LLM превращают просмотр веб-страниц в интуитивно понятные и интеллектуальные инструменты, используя обширные уже существующие знания и сложные когнитивные структуры.

Однако необходимо решить такие проблемы, как прозрачность, сложность модели и этические соображения, чтобы обеспечить ответственное внедрение и максимизировать потенциал этих преобразующих технологий.