į Šiuolaikinis straipsnisBenj Edwards iš „Ars Technica“ Kai kurie apribojimai, nustatyti mąstymo modeliams, išmokyti išmokti pastiprinimą. Pavyzdžiui, vienas tyrimas atskleidė „klaidinančius prieštaravimus, kaip modeliai nepavyksta. Hanojaus bokštas Bet tai nepavyko tik po penkių judesių perplaukimo į upę paslaptį – nors pastarasis reikalauja mažiau bendro judėjimo. “

Išvada: mokymas

Viena iš labiausiai aptariamų LLM programų 2023 m. Buvo pokalbių raktų sukūrimas, norint suprasti įmonės vidinius dokumentus. Tradicinis požiūris į šią skudurų posakį buvo vadinamas sustiprinta armija.

Kai vartotojas užduoda klausimą, skudurų sistema atlieka pagrindinį ar vektorių, kad atkurtų svarbiausius dokumentus. Tada jis įterpia šiuos dokumentus į LLM konteksto langą prieš sukurdamas atsakymą. Flastingo sistemos gali įtikinti iliustracijas. Tačiau jie nėra linkę praktiškai dirbti labai gerai, nes vienas tyrimas dažnai nepavyks dėl svarbiausių dokumentų paviršiaus.

Šiandien galima sukurti daug geresnes informacijos atkūrimo sistemas, nes tas pats modelis gali pasirinkti paieškos užklausas. Jei pirmasis tyrimas neatsisako teisingų dokumentų, forma gali peržiūrėti užklausą ir bandyti dar kartą. Prieš pateikdamas atsakymą, modelis gali atlikti penkias ar net 100 paieškų.

Tačiau šis požiūris neveikia, nebent „agento“ modelis – jei jis gali likti užduotyje atliekant kelis tyrimų ir analizės raundus. LLMS šioje srityje buvo baisi iki 2024 m., Taip pat parodė automatinio asmens ir babyagi pavyzdžius. Šiandienos modeliai jame yra daug geresni, leidžiantys sistemoms, panašioms į šiuolaikinį skudurą, pasiekti geresnių rezultatų su mažesnėmis skalėmis. Galite galvoti apie „Openai“ ir kitas „gilios paieškos“ įrankius kaip labai stiprias skudurų sistemas, kurios tapo įmanomos per ilgą mąstymą.

Tas pats punktas taikomas kitoms agento programoms, kurias paminėjote straipsnio pradžioje, pavyzdžiui, kodavimo agentai ir kompiuterio naudojimas. Šios sistemos dalijasi galimybė mąstyti pakartoti. Jie tiki, imkitės veiksmų, pagalvokite apie rezultatą, imkitės dar vieno veiksmo ir pan.

Timothy Bi dirbo „ARS Technica“ darbuotojams nuo 2017 iki 2021 m. Šiandien jis rašo Suprasti dirbtinį intelektą, Naujienų pranešime nagrinėjama, kaip veikia dirbtinis intelektas ir kaip pakeisti mūsų pasaulį. Galite užsiprenumeruoti čia.