Questo articolo sull’IA della GSAi Cina presenta uno studio completo sugli agenti autonomi basati su LLM.

Articolo GSAi Cina studio completo agenti autonomi basati su LLM.

Gli agenti autonomi rappresentano sistemi auto-funzionanti che mostrano diversi gradi di indipendenza. Recenti ricerche evidenziano la notevole capacità degli LLM di imitare l’intelligenza umana, una conquista ottenuta attraverso la combinazione di ampi set di dati di addestramento e una sostanziale gamma di parametri di modello. Questo articolo di ricerca fornisce uno studio completo degli aspetti architettonici, delle tecniche di costruzione, dei metodi di valutazione e delle sfide associate agli agenti autonomi che utilizzano LLM.

https://arxiv.org/abs/2308.11432v1

Gli LLM sono stati utilizzati come orchestratori centrali nella creazione di agenti autonomi, mirando a replicare i processi decisionali umani e migliorare i sistemi di intelligenza artificiale. L’immagine sopra costituisce un’illustrazione della tendenza di crescita nel campo degli agenti autonomi basati su LLM. È interessante notare come l’asse delle X passi dagli anni ai mesi dopo il terzo punto. Fondamentalmente, questi agenti basati su LLM stanno evolvendo da sistemi di linguaggio passivi a agenti attivi orientati agli obiettivi con capacità di ragionamento.

Costruzione di agenti autonomi basati su LLM

Per dimostrare efficacemente le capacità umanoidi, ci sono due aspetti significativi da notare:

  1. Progettazione architettonica: La selezione dell’architettura più adatta è importante per sfruttare al meglio le capacità degli LLM. Le ricerche esistenti sono state sintetizzate in modo sistematico, portando allo sviluppo di un quadro completo e unificato.
  2. Ottimizzazione dei parametri di apprendimento: Per migliorare le prestazioni dell’architettura, sono emerse tre strategie ampiamente utilizzate:
  • Apprendimento dagli esempi: Questo approccio prevede il perfezionamento del modello utilizzando set di dati attentamente selezionati.
  • Apprendimento dal feedback dell’ambiente: Le interazioni e le osservazioni in tempo reale vengono sfruttate per migliorare le capacità del modello.
  • Apprendimento dal feedback umano: L’esperienza e l’intervento umani vengono sfruttati per perfezionare le risposte del modello.

Applicazione di agenti autonomi basati su LLM

L’applicazione di agenti autonomi basati su LLM in vari campi segna un cambiamento fondamentale nel modo in cui affrontiamo la risoluzione dei problemi, la presa di decisioni e l’innovazione. Questi agenti possiedono comprensione del linguaggio, capacità di ragionamento e adattabilità, portando a un impatto profondo fornendo intuizioni, supporto e soluzioni senza pari. Questa sezione approfondisce principalmente gli effetti trasformativi degli agenti autonomi basati su LLM in tre domini distinti: scienze sociali, scienze naturali e ingegneria.

Valutazione degli agenti autonomi basati su LLM

Per valutare l’efficacia degli agenti autonomi basati su LLM, sono state introdotte due strategie di valutazione: valutazione soggettiva e valutazione oggettiva.

  • Valutazione soggettiva: Alcune proprietà potenziali, come l’intelligenza dell’agente e la facilità d’uso, non possono essere misurate da metriche quantitative. Pertanto, la valutazione soggettiva è indispensabile per la ricerca attuale.
  • Valutazione oggettiva: L’utilizzo della valutazione oggettiva presenta numerosi vantaggi rispetto alle valutazioni umane. Le metriche quantitative facilitano confronti diretti tra vari approcci e il monitoraggio degli sviluppi nel tempo. La fattibilità di condurre test automatizzati estesi consente di valutare numerosi compiti anziché solo alcuni.

Infine, sebbene i lavori precedenti abbiano mostrato molte direzioni promettenti, questo campo è ancora alle prime fasi e molte sfide esistono sulla strada dello sviluppo, tra cui la capacità di interpretare ruoli, l’allineamento umano generalizzato, la robustezza delle istruzioni, ecc. In conclusione, questa indagine ci fornisce uno studio dettagliato di tutto ciò che si sa sugli agenti autonomi basati su LLM e ci fornisce un riassunto sistematico dello stesso.