Агенти ШІ проти великих моделей: чому командний підхід працює краще, ніж більші системи

Протягом багатьох років індустрія штучного інтелекту зосереджувалася на створенні моделей більших мов (LLM). Ця стратегія дала позитивні результати. LLM тепер можуть писати складний код, вирішувати математичні задачі та створювати захопливі історії. В основі цієї стратегії лежала думка, що збільшення обсягу даних, обчислювальної потужності та параметрів моделі покращить продуктивність. Цю концепцію також підтверджують... закони нейронного масштабуванняОднак, новий підхід набирає обертів. Замість розробки однієї великої системи штучного інтелекту для виконання всіх завдань, дослідники зараз зосереджуються на створенні команд менших, спеціалізованих агентів штучного інтелекту, які працюють разом. У цій статті досліджується, як командний підхід пропонує більшу ефективність, гнучкість і потенціал для перевершення продуктивності традиційних великих моделей.

Проблеми з великими моделями

Хоча великі мовні моделі (LLM) досягли вражаючих результатів, подальше їх масштабування стає дедалі складнішим та нестабільним з кількох причин.

По-перше, навчання та розгортання цих масивних моделей вимагають величезний обчислювальна потужність та значний фінансові ресурси. Це робить їх непрактичними для застосувань, що вимагають швидкої реакції, або для пристроїв з обмеженими можливостями. Крім того, їхня значна споживання електроенергії сприяє a великий вуглецевий слід та викликає серйозні екологічні проблеми.

Крім того, просте збільшення розміру моделі не гарантувати покращена продуктивність. Дослідження показують, що після певного моменту додавання більшої кількості ресурсів дає зменшення віддачі. Насправді деякі Дослідження припускають, що менші моделі, навчені на високоякісних даних, можуть навіть перевершити більші моделі без непомірних витрат.

Незважаючи на свої можливості, великі моделі все ще стикаються з критичними проблеми пов'язані з контролем та надійністю. Вони схильні до генерування неправильних або шкідливих результатів, які часто називають «галюцинацій«або «токсичність». Крім того, внутрішні механізми цих моделей важко з'ясувати інтерпретувати, що ускладнює точний контроль. Ця відсутність прозорості викликає занепокоєння щодо їхньої надійності, особливо в таких делікатних сферах, як охорона здоров'я та право.

Зрештою, у майбутньому буде доступна достатня кількість публічно згенерованих даних про людей для ефективного навчання цих моделей. невизначенийЗалежність від моделей із закритим кодом для генерації даних забезпечує додаткову конфіденційність та безпеку. ризики, особливо під час обробки конфіденційної особистої інформації.

Розуміння агентів ШІ

An AI агент суттєво відрізняється від LLM, який в основному призначений для генерації тексту. У той час як LLM генерує відповіді на основі вхідних підказок без пам'яті чи наміру, агенти зі штучним інтелектом активно сприймають своє середовище, приймають рішення та вживають заходів для досягнення конкретних цілей. Ці агенти динамічно взаємодіють зі своїм оточенням, створюючи відповідні результати в режимі реального часу. На відміну від LLM, які зосереджені на генерації тексту, агенти зі штучним інтелектом можуть виконувати складніші завдання, такі як планування, співпраця з іншими системами та адаптація до змін навколишнього середовища. Вони постійно інтерпретують своє середовище, обробляють контекстно-залежну інформацію та вживають відповідних дій.

Кілька ключових особливостей відрізняють агентів зі штучним інтелектом від традиційних моделей. Перша – це автономія. Агенти можуть діяти самостійно, приймаючи рішення та виконуючи дії без прямого втручання людини. Ця автономія тісно пов'язана з адаптивністю, оскільки агенти повинні адаптуватися до змін та вчитися на досвіді, щоб залишатися ефективними.

Ще однією значною перевагою агентів зі штучним інтелектом є їхня здатність використовувати інструменти. Агенти можуть використовувати зовнішні ресурси для виконання завдань, взаємодії з реальним світом, збору актуальної інформації та виконання складних дій, таких як пошук в Інтернеті або аналіз даних.

Системи пам'яті є ще однією важливою особливістю агентів ШІ. Ці системи дозволяють агентам зберігати та відтворювати інформацію з минулих взаємодій, використовуючи відповідні спогади для формування своєї поведінки. Розширені системи пам'яті дозволяють агентам створювати взаємопов'язані мережі знань, які розвиваються в міру набуття ними більшого досвіду.

недавній досягнення ще більше покращили можливості планування та міркування агентів. Тепер вони можуть виконувати покроковий аналіз, оцінку сценаріїв та стратегічне планування для ефективного досягнення своїх цілей.

Чому команди працюють краще, ніж окремі агенти

Справжній потенціал агентів стає очевидним, коли вони співпрацюють у багатоагентних системах, також відомих як «командний ШІ». Подібно до людських команд, ці системи поєднують різні сильні сторони та перспективи для вирішення проблем, які є занадто складними для того, щоб одна організація могла впоратися з ними самостійно.

Головною перевагою є спеціалізація та модульність. Замість того, щоб одна велика модель намагалася робити все, мультиагент У системах працюють окремі агенти, кожен з яких має свої навички та досвід. Це схоже на компанію з різними відділами, кожен з яких зосереджений на тому, що робить найкраще. Розподіл завдань таким чином поліпшується як ефективність, так і стійкість. Спеціалізація знижує ризик надмірної залежності від одного підходу, роблячи всю систему більш стійкою. Якщо один агент стикається з проблемами, інші можуть продовжувати роботу, забезпечуючи функціональність системи навіть у разі виходу з ладу деяких частин. Багатоагентні системи також отримують переваги від колективний інтелект, де сукупні можливості агентів перевищують суму їхніх індивідуальних здібностей. Ці системи також масштабовані, здатні розширюватися або зменшуватися залежно від потреб завдання. Агентів можна додавати, видаляти або коригувати відповідно до змін обставин.

Для ефективного функціонування багатоагентних систем їм потрібні механізми комунікації та координації. Це включає обмін знаннями між агентами, передачу один одному знахідок, ведення переговорів та спільне прийняття рішень. Співпраця може відбуватися по-різному, наприклад, шляхом спільної роботи, конкуренції або поєднання обох, і може бути організована в однорангові, централізовані або розподілені структури.

Виклики та майбутні можливості

Хоча системи штучного інтелекту, що базуються на командній роботі, набирають обертів, ця галузь є відносно новою та створює як виклики, так і можливості. Створення та використання систем штучного інтелекту, що базуються на командній роботі, є складним завданням, подібним до управління великою людською організацією. Воно вимагає ретельного планування, ефективного управління та постійного вдосконалення.

Основною проблемою є складність координації. Управління ефективною комунікацією між багатьма агентами є складним завданням. Без належної організації агенти можуть давати суперечливі результати або спричиняти неефективність. Вимоги до координації можуть суттєво відрізнятися залежно від кількості агентів, що ускладнює ефективне масштабування цих систем.

Ще однією проблемою є обчислювальні витрати. Хоча багатоагентні системи добре підходять для складних завдань, вони можуть створювати зайву складність під час вирішення простіших проблем, з якими одна модель могла б впоратися ефективніше. Дослідники активно досліджують способи збалансування якості рішень з використанням ресурсів.

Хоча колективний інтелект може призвести до корисних результатів, таку поведінку важко передбачити. Забезпечення надійності системи, особливо в розподілених умовах, вимагає продуманої архітектури та надійних протоколів.

Незважаючи на ці виклики, командний ШІ продовжує розвиватися. Поточні зусилля зосереджені на розробці автоматизованих фреймворків для проектування поведінки агентів та адаптивних систем міркування, які можуть коригуватися залежно від складності завдання. Фокус зміщується з простого масштабування моделей на розуміння та покращення стратегічної взаємодії між агентами.

Bottom Line

Штучний інтелект відходить від традиційного фокусу на масштабуванні великих моделей. Роками дослідження в галузі штучного інтелекту були зосереджені на розробці систем «супермоделей», які спочатку вважалися найкращим підходом. Однак стають очевидними обмеження цієї стратегії, включаючи високі обчислювальні витрати, екологічні проблеми та постійні проблеми з керуванням та надійністю.

Майбутнє штучного інтелекту полягає не в тому, щоб робити моделі більшими, а в тому, щоб зробити їх розумнішими та більш спільними. Багатоагентні командні системи є значним прогресом. Коли агенти співпрацюють в рамках організованих команд, їхній колективний інтелект перевершує інтелект будь-якої окремої великої моделі.

Командний ШІ пропонує більшу ефективність, гнучкість та цілеспрямоване вирішення проблем. Хоча управління цими системами може бути складним, сучасні дослідження та нові фреймворки допомагають подолати ці проблеми. Зосереджуючись на модульності, спеціалізації та координації, системи ШІ можуть стати більш потужними, стійкими та адаптованими до реальних викликів.