AIモデルの自律學(xué)習(xí)能力：プログラミング言語を超えた學(xué)習(xí)方法

學(xué)習(xí)は、人間とAIモデルの両方で、継続的なプロセスです。しかし、よくある質(zhì)問は、これらのAIモデルが人間のように獨(dú)立して學(xué)ぶことができるかどうかです。最新の開発によると、彼らはそうすることができます。これをよりよく理解するために、C、Java、およびPythonがコンピューターサイエンスを習(xí)得するために必要な主要なプログラミング言語だった大學(xué)に戻りましょう。これらの言語を?qū)Wぶには、文法、セマンティクス、実用的なアプリケーション、および問題解決を理解する必要があります。したがって、これらの言語を習(xí)得するために、継続的な実踐を?qū)g施しました（または訓(xùn)練したと言えます）。さらに、クラスメートや教授から多くのことを?qū)Wびましたよね？同様に、人間が自分の思考、専門知識、その他のメディアから學(xué)ぶことができるように、大規(guī)模な言語モデル（LLM）はそうするかもしれません。

しかし、人間とLLMの両方が専門知識を獲得したり、特定の分野の専門家になることは難しい旅です。私たちは、人間の學(xué)習(xí)と推論能力、および意思決定とタスクの完了における能力を理解していますが、LLMのトレーニングプロセスはどのようなものですか？

私はこれを言うことができます：

1. 最初はLLMの事前トレーニングです：このステップでは、モデルが文法、文構(gòu)造、さらには単語と概念の関係などのパターンを?qū)W習(xí)するのを支援します。
2. 指示微調(diào)整（または微調(diào)整）：モデルを微調(diào)整するには、命令の例と目的の応答を含む選択したデータセットを使用します。
3. 人間のフィードバック（RLHF）に基づく強(qiáng)化學(xué)習(xí)：人間の評価者は、モデルの応答をランク付けします。これは、ユーザーの期待を伴うモデルの一貫性を改善するためにさらに使用されます。

これは理にかなっていますよね？しかし、すべてのチェックを個(gè)別に実行しながらモデルを?qū)W習(xí)し、出力を與えるために自律的なワークフローを構(gòu)築した場合はどうでしょうか？それは、手動で介入せずにすべての仕事をすることができるパーソナルアシスタントがいるようなものです。さらに、この記事では、AIシステムの構(gòu)築に使用される4つの自律AI設(shè)計(jì)パターンについて説明します。

• 獨(dú)立したAI反射モデルとは何ですか？
• 自律AIツールの使用モードは何ですか？
• 自律的なAI計(jì)畫モデルは何ですか？
• 自律AIマルチエージェントモデルは何ですか？

概要

• この記事では、AIモデル、特にGPTのような大規(guī)模な言語モデル（LLM）が、人間の反復(fù)問題をシミュレートする自律的なワークフローを採??用することにより、主な學(xué)習(xí)からどのように來るかについて説明します。
• 自律的なワークフローは、人間がより良い結(jié)果を得るために作業(yè)を繰り返し調(diào)べて改善する方法と同様に、徐々に改良されたタスクを徐々に改良することでAIのパフォーマンスを向上させます。
• 4つの主要な自律設(shè)計(jì)パターン（反射、ツールの使用、計(jì)畫、およびマルチエージェントコラボレーション）は、AIシステムをより自律的かつ有能にする戦略として導(dǎo)入されています。

目次

• 概要
• 獨(dú)立した設(shè)計(jì)モデルとは何ですか？
• 獨(dú)立設(shè)計(jì)モード：評価
• 知っておくべき4つの獨(dú)立した設(shè)計(jì)モード
  • 反射モード
  • ツール使用モード
  • 計(jì)畫モード
  • マルチアジャイルモード
• 結(jié)論は
• よくある質(zhì)問

獨(dú)立した設(shè)計(jì)モデルとは何ですか？

自律設(shè)計(jì)モデルは、LLMをより自律的にするためのソリューションとして導(dǎo)入されています。モデルにヒントを提供し、最終的な回答（一度に論文を書くなど）を期待するだけでなく、LLMを段階的に複數(shù)回促すことであるプロキシのようなアプローチを使用することをお?jiǎng)幛幛筏蓼?。各ステップはタスクを改善し、モデルは出力を繰り返し改善します。

これをよりよく理解するために、このように見てみましょう：

ゼロサンプルモードでLLMをプロンプトすると、変更せずに誰かにストーリーを書くように頼むようなものです。 LLMSはこれで素晴らしい仕事をしていますが、彼らはより良くすることができます。プロキシのようなワークフローを使用することにより、LLMを段階的に複數(shù)回プロンプトできます。各ステップは以前のステップに基づいて構(gòu)築されているため、応答が改善されます。 LLMに記事を複數(shù)回チェックし、各チェックで改善する必要があると考えてください。

各ステップは次のことを意味します：

自律的なワークフローを使用して、コードを作成する例を見てみましょう。

1. 計(jì)畫コードの概要：タスクを小さなモジュールまたは関數(shù)に分解します。
2. 情報(bào)とコンテンツを収集する：研究図書館、アルゴリズム、または既存のソリューション。必要に応じて、インターネットを検索するか、ドキュメントを表示してください。
3. コードの最初のドラフトを作成します。完全性ではなく構(gòu)造に焦點(diǎn)を當(dāng)てた基本機(jī)能を?qū)g裝します。
4. コードの非効率性またはエラーを確認(rèn)します。不必要なコード、エラー、または論理的な欠陥を確認(rèn)してください。
5. コードの変更：コメントをリファクタリング、最適化、または追加して、明確さを改善します。

コードが効率的かつ簡潔になるまで、このプロセスを繰り返します。

モデルがこれらのステップを獨(dú)立して完了できるようにすることにより、自律設(shè)計(jì)パターンは人間のような推論と効率を高めます。これは、人間が複雑なタスクを分解し、情報(bào)を収集し、改善を行い、最終結(jié)果が満足できるまで反復(fù)する方法に似ています。それでは、獨(dú)立した設(shè)計(jì)モデルについて詳しく學(xué)びましょう。

獨(dú)立設(shè)計(jì)モード：評価

Andrew Ngが共有した手紙で、分析では、AI駆動型のコード生成がGPT-3.5やGPT-4などのモデルのパフォーマンスに特に注意を払って進(jìn)歩したことを指摘しました。評価の焦點(diǎn)は、アルゴリズムがコードを書く能力を評価するための一般的な標(biāo)準(zhǔn)である、よく知られているヒューマンフルコーディングベンチマークにおけるこれらのモデルの機(jī)能にあります。

提供されたデータは、AIエージェントを使用してAIエンコード機(jī)能の進(jìn)化を示しています。 GPT-3.5は、48.1％の精度で、ゼロサンプル設(shè)定（つまり、以前の例なし）でテストされました。ゼロサンプルモードでも評価されたGPT-4は、67.0％の成功率で大幅な改善を示しました。ただし、分析で強(qiáng)調(diào)されているのは、これらのモデルがどのように反復(fù)エージェントワークフロー（自律ワークフロー）に統(tǒng)合され、パフォーマンスを劇的に改善するかです。 GPT-3.5がこのようなプロキシループに含まれている場合、その精度は印象的な95.1％に急上昇し、そのベースラインをはるかに超え、さらには人間レベルのコーディング機(jī)能に近づきます。

この発見は、AIモデルのパフォーマンスを向上させる際の反復(fù)ワークフロー（自律ワークフロー）の変革の可能性を強(qiáng)調(diào)しており、AIアシストコーディングの將來は、モデルサイズやアーキテクチャの改善よりも、これらのより高度で適応性のあるフレームワークに依存する可能性があることを示唆しています。

しかし、どの自律設(shè)計(jì)モデルがAIシステム上の自律性の委任を完了し、より獨(dú)立して効果的に行動できるようにしましたか？これらのパターンは、AIエージェントを構(gòu)築して、タスクを?qū)g行し、意思決定を行い、より人間のような自律的な方法で他のシステムと通信し、最終的には精通した信頼性の高いアプリケーションを作成します。

知っておくべき4つの獨(dú)立した設(shè)計(jì)モード

自律的なAIおよび主要な設(shè)計(jì)パターンでは、各パターンがGPTなどの大規(guī)模な言語モデル（LLM）がより自律的かつ効率的に動作する方法を理解することが重要です。これらの設(shè)計(jì)パターンは、自己評価、ツール統(tǒng)合、戦略的思考、コラボレーションを促進(jìn)することにより、AIの限界を突破します。これらのモデルが複雑なタスクを?qū)g行および実行する方法を形成する4つの重要な自律設(shè)計(jì)パターンを探りましょう。

以下は、獨(dú)立したデザインパターンの種類です。

1。反射モード

反射モデルは、 AIが獨(dú)自の出力を評価および改善する能力の向上に焦點(diǎn)を當(dāng)てています。 LLMが、人間のレビュー擔(dān)當(dāng)者のように生成するコンテンツまたはコードをレビューし、改善が必要なエラー、ギャップ、または領(lǐng)域を特定し、改善の提案をすることを想像してください。

この自己批判のサイクルは、単一の反復(fù)に限定されません。 AIは、必要に応じてプロセスを複數(shù)回繰り返して、改善された完璧な結(jié)果を得ることができます。たとえば、タスクがソフトウェアを作成することである場合、LLMは初期バージョンを生成し、獨(dú)自のロジックと構(gòu)造を批判し、コードを変更できます。反射の反復(fù)性は、時(shí)間とともにより強(qiáng)く、より信頼性の高い出力を生成します。

このパターンは、コンテンツの作成、問題解決、コード生成など、精度を必要とするタスクで特に役立ちます。このアプローチを使用すると、セルフガイド補(bǔ)正を通じてモデルの精度と信頼性が向上します。

興味深い例は、自己反射的なぼろきれです。セルフラグは、検索と自己反省をテキスト生成プロセスに統(tǒng)合することにより、言語モデルの品質(zhì)と事実の精度を改善するために設(shè)計(jì)されたフレームワークです。従來の検索強(qiáng)化生成（RAG）モデルは、関連する取得段落を組み合わせることで応答を強(qiáng)化しますが、通常、騒音や無関係なコンテンツを?qū)毪工肟赡苄预韦ⅳ腴v連性に関係なく、固定數(shù)のドキュメントを検索します。セルフラグは、生成されたコンテンツに基づいて情報(bào)を動的に取得し、反射マーカーを使用して生成の品質(zhì)を評価する適応アプローチを通じて、これらの制限に対処します。

自己びっくり反射の使用方法は？

セルフラグは、関連性、サポート、全體的なユーティリティなど、テキスト生成のさまざまな側(cè)面を評価するために使用される「反射マーカー」を介して、自己反射メカニズムを組み合わせます。生成プロセス中、モデルは検索が必要かどうかを評価し、異なる段階で自分自身を批判することにより、生成されたコンテンツの品質(zhì)を評価します。

理解しやすいチャートは次のとおりです。

• 従來のRAGは最初に固定數(shù)のドキュメントを取得しますが、セルフラグは生成されるコンテンツに基づいて動的な検索を?qū)g行します。
• セルフラグは、複數(shù)の生成されたフラグメントを評価し、その品質(zhì)を批判し、最も正確な情報(bào)を選択的に組み合わせます。
• 自己狂気の反復(fù)プロセスは、生成を徐々に改善し、出力の精度と相関を改善することができます。

要するに、自己狂気は自己反省と改善の追加層を追加し、より信頼性の高い正確な答えをもたらします。

2。ツールの使用モード

ツールの使用パターンは、LLMが外部ツールやリソースと相互作用できるようにすることにより、機(jī)能を大幅に拡張し、それにより問題解決機(jī)能を強(qiáng)化します。このパターンに続くAIは、內(nèi)部コンピューティングや知識だけに依存するのではなく、データベースにアクセスしたり、ネットワークを検索したり、Pythonなどのプログラミング言語を介して複雑な関數(shù)を?qū)g行したりできます。

たとえば、 LLMは、ネットワークからデータを取得し、データを分析し、特定のクエリの出力に統(tǒng)合するように求められる場合があります。あるいは、統(tǒng)計(jì)を計(jì)算したり、畫像を生成したり、スプレッドシートを操作したりするタスクを割り當(dāng)てて、単純なテキスト生成を超えた操作です。ツールの使用を組み合わせることにより、LLMは靜的な知識ベースから動的プロキシに進(jìn)化し、外部システムと対話して目標(biāo)を達(dá)成できます。

このモデルは、 AIシステムがより複雑で多面的なタスクを処理できるようにするため、強(qiáng)力です。內(nèi)部知識だけでは、実際のアプリケーションに有用性を拡張するのに十分ではありません。

3。計(jì)畫モード

計(jì)畫モデルにより、LLMは大規(guī)模で複雑なタスクをより小さく、より管理しやすいコンポーネントに分解できます。計(jì)畫により、エージェントはリクエストに応答し、目標(biāo)を達(dá)成するために必要な手順を戦略的に構(gòu)築できます。

LLMは計(jì)畫モードを使用して問題に直線的かつ一時(shí)的に処理しますが、代わりにサブタスクのロードマップを作成して、タスクを完了するための最も効率的なパスを決定します。たとえば、エンコードするとき、LLMは最初に構(gòu)造全體の概要を示し、次にさまざまな機(jī)能を?qū)g裝します。これにより、混亂やねじれやターンロジックが回避され、AIが主な目標(biāo)に焦點(diǎn)を合わせます。

React（推論とアクション）とRewoo（オープンオントロジーとの推論）は、意思決定とコンテキストの推論を計(jì)畫プロセスに統(tǒng)合することにより、このアプローチをさらに拡張します。 Reactにより、LLMは推論（思考問題）とアクション（特定のタスクの実行）を動的に切り替え、より適応性のある柔軟な計(jì)畫を可能にします。これら2つのステップを組み合わせることにより、LLMはそのアプローチを繰り返し改善し、発生する予期しない課題を解決できます。

一方、Rewooは、オープンワールドオントロジーを使用して推論を?qū)Г长趣摔瑜?、?jì)畫パターンを強(qiáng)化します。これは、LLMがさまざまな分野のより広い範(fàn)囲の狀況情報(bào)と知識を組み合わせて、より賢い決定を下すことができることを意味します。 Rewooを使用すると、AIはリアルタイムでプランを調(diào)整して、新しく習(xí)得した情報(bào)または変化するニーズを満たし、より強(qiáng)力で包括的な問題解決アプローチを確保することができます。

全體として、計(jì)畫モード、React、およびRewooにより、LLMは構(gòu)造化されているが高度に適応性のある方法で複雑なタスクを処理でき、効率的で目標(biāo)指向の実行を可能にします。

さらに、構(gòu)造化されたプラン（または「ユーザーリクエストの要約」）を生成することにより、AIがすべてのステップを追跡し、より広い範(fàn)囲のタスクを無視しないことが保証されます。このアプローチは、特に複雑な問題解決またはマルチステージプロジェクトで、結(jié)果のより高い品質(zhì)と一貫性を保証します。

4。マルチアジリティモード

マルチエージェントモデルは、人間チームのプロジェクト管理と同様に、委任の概念に基づいて構(gòu)築されています。このパターンでは、さまざまなエージェント（LLMインスタンスを特定の役割または関數(shù)を備えたLLMインスタンス）をさまざまなサブタスクに割り當(dāng)てることが含まれます。これらのエージェントは、割り當(dāng)てられたタスクを獨(dú)立して処理すると同時(shí)に、統(tǒng)一された結(jié)果を達(dá)成するために通信および協(xié)力することもできます。

マルチエージェントモードにはいくつかのタイプがあります。

1. 共同エージェント：複數(shù)のエージェントが協(xié)力して、タスクのさまざまな部分を処理し、進(jìn)捗を共有し、統(tǒng)一された結(jié)果に向けて取り組みます。各エージェントは、異なるフィールドに特化する場合があります。
2. 監(jiān)督エージェント：中央の監(jiān)督エージェントは、他のエージェントを管理し、アクティビティを調(diào)整し、結(jié)果を検証して品質(zhì)を確保します。
3. 階層チーム：高レベルのエージェントが低レベルのエージェントを監(jiān)督する構(gòu)造化されたシステムと、複雑なタスクを完了するためにあらゆるレベルで決定が発行されます。

このコンテンツの詳細(xì)については、Multi-Agent Collaborationをご覧ください。

たとえば、テキスト分析と數(shù)値計(jì)算が必要なシナリオでは、2つの獨(dú)立したエージェントが各タスクを処理し、結(jié)果を共有して包括的なソリューションを形成できます。あるエージェントはコンテキストの理解に焦點(diǎn)を當(dāng)てることができ、別のエージェントはデータを処理し、一緒に包括的な応答を提供します。このパターンは、複數(shù)のスキルを必要とする大規(guī)模または複雑な問題を扱うのに特に効果的です。

要するに、マルチエージェントモデルは、人間がさまざまな専門分野でどのように協(xié)力するかを反映しており、各エージェントがその強(qiáng)みに焦點(diǎn)を合わせながら、より大きな調(diào)整された努力に貢獻(xiàn)しています。

これら4つの獨(dú)立した設(shè)計(jì)モデルを習(xí)得することにより、開発者とユーザーはAIシステムの最大限の可能性を解き放つことができます。リフレクションモデルは自己評価を通じて精度と品質(zhì)を向上させ、ツールはモデルを使用して動的な実世界の相互作用を?qū)g現(xiàn)し、計(jì)畫モデルは複雑なタスクを解決するためのロードマップを提供し、マルチエージェントコラボレーションにより、複數(shù)のエージェントが効果的に機(jī)能し、コラボレーションすることが保証されます。全體として、これらのモデルは、実世界の課題に対処できるよりスマートで自律的なAIシステムを構(gòu)築するための基盤を築きます。

結(jié)論は

自律設(shè)計(jì)モデルは、AIモデル（特に大規(guī)模な言語モデル（LLMS） ）をより自律的かつ効率的にする際の自律ワークフローの変換の可能性を強(qiáng)調(diào)しています。 GPT-3.5やGPT-4などのモデルは、サンプルゼロサンプルのタスクでうまく機(jī)能しますが、反復(fù)的な自律的なワークフローに関しては、その精度と有効性が大幅に改善されることを説明しています。このアプローチにより、モデルはタスクを分解し、自己評価し、外部ツールを活用し、戦略的計(jì)畫を?qū)g行し、他のエージェントと協(xié)力して問題解決機(jī)能を強(qiáng)化することができます。

この記事では、これらの自律的なワークフローの基礎(chǔ)を形成する4つの重要な設(shè)計(jì)パターン（反射、ツールの使用、計(jì)畫、およびマルチエージェント）を紹介します。これらのパターンは、AIの制限を突破し、AIシステムが複雑なタスクに対処するように、より獨(dú)立してインテリジェントに実行できるようにします。これは、將來のAIの進(jìn)歩がモデルのサイズを増やし、より適応性のある戦略的ワークフローを開発することに依存することを示唆しています。

自律設(shè)計(jì)パターンに関するこの一連の記事では、各デザインパターンを詳細(xì)に詳細(xì)に調(diào)査し、反射、ツールの使用、計(jì)畫、およびマルチエージェントをさらに調(diào)査し、AIシステムをより自律的かつ有能なものにする方法を明らかにします。

乞うご期待?。?！

自律AIパイオニアプログラムを探索して、プロキシAIの理解を深め、その潛在能力を最大限に発揮してください。革新的な洞察とアプリケーションを発見する旅にご參加ください！

よくある質(zhì)問

Q1。 AIの獨(dú)立設(shè)計(jì)モデルは何ですか？ **** A：自律設(shè)計(jì)モデルは、AIシステム（特に大規(guī)模な言語モデル（LLM））をより自律的かつ効果的にするために使用される戦略です。これらのパターンにより、AIはタスクを?qū)g行し、意思決定を行い、人間のような問題解決と推論プロセスをシミュレートすることにより、他のシステムとより獨(dú)立してやり取りできます。重要なモデルには、反射、ツールの使用、計(jì)畫、およびマルチエージェントコラボレーションが含まれます。

Q2。反射モードはAIパフォーマンスをどのように改善しますか？ **** A：反射モデルは、AIがその出力を自己評価して改善する能力を高めます。自分の作業(yè)を繰り返しレビューすることで、AIは改善を必要とするエラー、ギャップ、または領(lǐng)域を特定し、反復(fù)ループで修正します。このパターンは、より正確で信頼できる結(jié)果を生み出すのに役立つため、コード生成やコンテンツの作成など、精度を必要とするタスクで特に役立つことが証明されています。

Q3。 AIワークフローでツール使用パターンを使用することの利點(diǎn)は何ですか？ **** A：ツールの使用パターンは、AIが外部ツールとリソースと対話できるようにすることにより、AIの機(jī)能を拡張します。 AIは內(nèi)部知識のみに依存するのではなく、データベースにアクセスしたり、Web検索を?qū)g行したり、Pythonなどのプログラミング言語を使用して機(jī)能を?qū)g行したりできます。これにより、AIはより多用途になり、既存のデータを超えて情報(bào)や計(jì)算を必要とする複雑なタスクを処理できます。

Q4。計(jì)畫モードは、LLMが複雑なタスクをどのように処理するのに役立ちますか？ **** A：計(jì)畫モードにより、AIモデルは複雑なタスクをより小さく、より管理しやすい手順に分解し、問題解決のロードマップを作成できます。このアプローチは、主な目標(biāo)に焦點(diǎn)を合わせ、タスクの効率的な実行を保証するのに役立ちます。 React（推論とアクション）やRewoo（オープンオントロジーとの推論）などのバリアントは、意思決定と適応戦略を組み合わせて、AIが新しい情報(bào)の出現(xiàn)に基づいてアプローチを動的に改善できるようにします。

以上がトップ4エージェントAIデザインパターンの詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。