За межами пошукових систем: зростання агентів веб-перегляду на базі LLM

В останні роки, Обробка природних мов (НЛП) зазнала кардинальних змін із появою Великі мовні моделі (LLM) як GPT-3 від OpenAI та BERT від Google. Ці моделі, що характеризуються великою кількістю параметрів і навчанням на великих текстових корпусах, означають інноваційний прогрес у можливостях НЛП. Окрім традиційних пошукових систем, ці моделі представляють нову еру інтелектуальних агентів веб-перегляду, які виходять за рамки простого пошуку за ключовими словами. Вони залучають користувачів до взаємодії на природній мові та надають персоналізовану, контекстуальну допомогу під час роботи в Інтернеті.

Агенти перегляду веб-сторінок традиційно використовувалися для пошуку інформації за допомогою пошуку за ключовими словами. Однак завдяки інтеграції LLM ці агенти перетворюються на співрозмовників із розширеним розумінням мови та здатністю генерувати текст. Використовуючи свої обширні навчальні дані, агенти на базі LLM глибоко розуміють мовні шаблони, інформацію та контекстуальні нюанси. Це дозволяє їм ефективно інтерпретувати запити користувачів і генерувати відповіді, які імітують людську розмову, пропонуючи індивідуальну допомогу на основі індивідуальних уподобань і контексту.

Розуміння агентів на базі LLM та їхньої архітектури

Агенти на базі LLM покращують взаємодію природної мови під час веб-пошуку. Наприклад, користувачі можуть запитати пошукову систему: «Яка найкраща туристична стежка поблизу мене?» Агенти, які базуються на LLM, спілкуються, щоб з’ясувати такі вподобання, як рівень складності, мальовничі краєвиди чи маршрути, де дозволено домашні тварини, надаючи персоналізовані рекомендації на основі місця розташування та конкретних інтересів.

LLM, попередньо навчені на різноманітних текстових джерелах для захоплення складної мовної семантики та світових знань, відіграють ключову роль в агентах веб-перегляду на основі LLM. Ця широка попередня підготовка дозволяє магістрам з широким розумінням мови, дозволяючи ефективне узагальнення та динамічну адаптацію до різних завдань і контекстів. Архітектура агентів веб-перегляду на основі LLM розроблена для ефективної оптимізації можливостей попередньо навчених мовних моделей.

Архітектура агентів на базі LLM складається з наступних модулів.

Мозок (LLM Core)

В основі кожного агента на базі LLM лежить його мозок, зазвичай представлений попередньо навченою мовною моделлю, такою як GPT-3 або BERT. Цей компонент може розуміти, що говорять люди, і створювати відповідні відповіді. Він аналізує запитання користувачів, витягує значення та створює зв’язні відповіді.

Що робить цей мозок особливим, так це його основа в перекладному навчанні. Під час попереднього навчання він дізнається багато про мову з різноманітних текстових даних, включаючи граматику, факти та те, як слова поєднуються. Ці знання є відправною точкою для тонка настройка модель для обробки конкретних завдань або доменів.

Модуль сприйняття

Модуль сприйняття в агенті на базі LLM схожий на органи чуття людини. Це допомагає агенту знати про своє цифрове середовище. Цей модуль дозволяє агенту розуміти веб-вміст, дивлячись на його структуру, вилучаючи важливу інформацію та ідентифікуючи заголовки, абзаци та зображення.

використання механізми уваги, агент може зосередитися на найбільш релевантних деталях із великої кількості онлайн-даних. Крім того, модуль сприйняття здатний розуміти запитання користувача, враховувати контекст, наміри та різні способи запитати те саме. Це гарантує, що агент підтримує безперервність розмови, адаптуючись до мінливих контекстів під час взаємодії з користувачами з часом.

Модуль дії

Модуль дії є центральним для прийняття рішень в рамках агента на базі LLM. Він відповідає за збалансування дослідження (пошук нової інформації) та використання (використання наявних знань для надання точних відповідей).

На етапі дослідження агент переглядає результати пошуку, переходить за гіперпосиланнями та відкриває новий вміст, щоб розширити своє розуміння. Навпаки, під час експлуатації він спирається на лінгвістичне розуміння мозку, щоб створити точні та відповідні відповіді, адаптовані до запитів користувача. Цей модуль враховує різні чинники, включаючи задоволеність користувачів, релевантність і ясність, під час створення відповідей, щоб забезпечити ефективну взаємодію.

Застосування агентів на базі LLM

Агенти на базі LLM мають різноманітні програми як автономні об’єкти, так і в мережах для співпраці.

Сценарії з одним агентом

У сценаріях з одним агентом агенти на базі LLM трансформували кілька аспектів цифрової взаємодії:

Агенти на базі LLM трансформували веб-пошук, дозволивши користувачам створювати складні запити та отримувати релевантні за контекстом результати. Їхнє розуміння природної мови зводить до мінімуму потребу в запитах на основі ключових слів і з часом адаптується до вподобань користувача, уточнюючи та персоналізуючи результати пошуку.

Ці агенти також дають владу рекомендаційні системи шляхом аналізу поведінки користувачів, уподобань і історичних даних, щоб запропонувати персоналізований вміст. Такі платформи Netflix використовувати LLM для надання персоналізованих рекомендацій щодо вмісту. Аналізуючи історію переглядів, жанрові вподобання та контекстуальні підказки, такі як час доби чи настрій, агенти на базі LLM забезпечують безперебійний перегляд. Це призводить до підвищення залученості та задоволеності користувачів, коли користувачі плавно переходять від одного шоу до іншого на основі пропозицій LLM.

Крім того, на основі LLM chatbots та віртуальних помічників спілкуватися з користувачами мовою, схожою на людську, вирішуючи завдання, починаючи від встановлення нагадувань до надання емоційної підтримки. Однак підтримання узгодженості та контексту під час тривалих розмов залишається проблемою.

Мультиагентні сценарії

У багатоагентних сценаріях агенти на базі LLM співпрацюють між собою, щоб покращити цифровий досвід:

У мультиагентних сценаріях агенти на базі LLM співпрацюють, щоб покращити цифровий досвід у різних доменах. Ці агенти спеціалізуються на фільмах, книгах, подорожах тощо. Працюючи разом, вони покращують рекомендації за допомогою спільної фільтрації, обміну інформацією та ідеями, щоб скористатися перевагами колективної мудрості.

Агенти на базі LLM відіграють ключову роль у пошуку інформації в децентралізованих веб-середовищах. Вони співпрацюють, скануючи веб-сайти, індексуючи вміст і ділячись своїми висновками. Цей децентралізований підхід зменшує залежність від центральних серверів, підвищуючи конфіденційність і ефективність отримання інформації з Інтернету. Крім того, агенти на базі LLM допомагають користувачам у виконанні різних завдань, включаючи написання електронних листів, планування зустрічей і надання обмежених медичних порад.

Етичні міркування

Етичні міркування, що стосуються агентів, які базуються на LLM, створюють значні проблеми та вимагають пильної уваги. Нижче коротко висвітлено кілька міркувань:

LLM успадковують упередження, присутні в їхніх навчальних даних, що може посилити дискримінацію та завдати шкоди маргіналізованим групам. Крім того, оскільки LLM стають невід’ємною частиною нашого цифрового життя, відповідальне розгортання є важливим. Необхідно розглянути етичні питання, включно з тим, як запобігти зловмисному використанню LLM, які запобіжні заходи повинні бути введені для захисту конфіденційності користувачів і як переконатися, що LLM не поширюють шкідливі наративи; вирішення цих етичних міркувань має вирішальне значення для етичної та надійної інтеграції агентів LLM у наше суспільство, дотримуючись при цьому етичних принципів і суспільних цінностей.

Ключові виклики та відкриті проблеми

Агенти на базі LLM, хоча й потужні, стикаються з кількома проблемами та етичними складнощами. Нижче наведено основні проблеми, які викликають занепокоєння.

Прозорість і зрозумілість

Однією з головних проблем, пов’язаних із агентами, що базуються на магістратурі, є потреба в більшій прозорості та зрозумілості процесів прийняття рішень. LLM працюють як чорні скриньки, і зрозуміти, чому вони генерують певні відповіді, складно. Дослідники активно працюють над методами вирішення цієї проблеми шляхом візуалізації шаблонів уваги, виявлення впливових токенів і виявлення прихованих упереджень, щоб демістифікувати LLM і зробити їхню внутрішню роботу легшою для тлумачення.

Збалансованість моделі складності та інтерпретованості

Збалансування між складністю та інтерпретабельністю LLMs є ще одним викликом. Ці нейронні архітектури мають мільйони параметрів, що робить їх складними системами. Тому необхідно докласти зусиль, щоб спростити LLM для розуміння людиною без шкоди для продуктивності.

Bottom Line

Підсумовуючи, поява агентів перегляду веб-сторінок на базі LLM означає значні зміни в тому, як ми взаємодіємо з цифровою інформацією. Ці агенти, які працюють на передових мовних моделях, таких як GPT-3 і BERT, пропонують персоналізований і релевантний контексту досвід, окрім традиційного пошуку на основі ключових слів. Агенти на базі LLM перетворюють перегляд веб-сторінок на інтуїтивно зрозумілі та інтелектуальні інструменти, використовуючи величезні вже існуючі знання та складні когнітивні структури.

Однак такі проблеми, як прозорість, складність моделі та етичні міркування, повинні бути розглянуті, щоб забезпечити відповідальне розгортання та максимізувати потенціал цих трансформаційних технологій.