“`html

Революция в области искусственного интеллекта: Agent Symbolic Learning

Большие языковые модели (LLM) революционизировали область искусственного интеллекта, позволяя создавать языковых агентов, способных автономно решать сложные задачи. Однако разработка этих агентов сталкивается с существенными проблемами. Текущий подход включает в себя ручное декомпозирование задач на LLM-конвейеры с использованием промтов и инструментов. Этот процесс трудоемок и ограничивает адаптивность и надежность языковых агентов. Сложность этой ручной настройки делает практически невозможным оптимизацию языковых агентов на разнообразных наборах данных, что затрудняет их универсальность и применимость к новым задачам или распределениям данных. Исследователи теперь ищут способы перехода от этого инженерно-центричного подхода к более данных-центричной парадигме обучения языковых агентов.

Практические решения и ценность

Компания AIWaves Inc. представляет фреймворк агентного символьного обучения как инновационный подход к обучению языковых агентов, вдохновленный обучением нейронных сетей. Этот фреймворк позволяет эффективно обрабатывать сложные задачи в реальном мире и поддерживает самоэволюцию агентов после развертывания, что подчеркивает его потенциал для продвижения исследований и применений языковых агентов.

Ключевые компоненты фреймворка

Фреймворк включает в себя агентный конвейер, узлы, траекторию, языковую потерю, языковые градиенты и символьные оптимизаторы. Процедура обучения включает в себя прямой проход, вычисление языковой потери, обратное распространение языковых градиентов и обновление на основе градиентов с использованием символьных оптимизаторов.

Преимущества фреймворка

Фреймворк демонстрирует превосходную производительность на различных бенчмарках LLM, задачах разработки программного обеспечения и творческом письме. Он показывает устойчивость и эффективность в оптимизации языковых агентов для сложных задач в реальном мире, где традиционные методы испытывают затруднения, подчеркивая его потенциал для продвижения исследований и применений языковых агентов.

Заключение

Фреймворк агентного символьного обучения представляет собой инновационный подход к оптимизации языковых агентов, позволяющий эффективно обрабатывать сложные задачи в реальном мире и самоэволюцию после развертывания. Открытый исходный код и промты направлены на ускорение прогресса в этой области, потенциально революционизируя разработку и применение языковых агентов.

“`