Große Sprachmodellagenten, allgemein bekannt als LLM-Agenten, stellen einen bemerkenswerten Fortschritt im Bereich der Sprachmodelltechnologie dar. Diese Agenten beherrschen nicht nur die Verarbeitung und Generierung von Texten in natürlicher Sprache, sondern verfügen auch über die Fähigkeit, eine Vielzahl von Instruments wie Taschenrechner und Codeausführung zu nutzen. Betrachten Sie sie als ein hochintelligentes Multitool, das die Leistungsfähigkeit von Massive Language Fashions (LLMs) mit der Praktikabilität spezifischer Instruments kombiniert, um eine Vielzahl von Aufgaben unabhängig auszuführen.
LLMs sind in ihrer Grundform äußerst geschickt darin, Aufforderungen zu verstehen und darauf zu reagieren. Agenten gehen jedoch noch einen Schritt weiter, indem sie LLMs die Entscheidungsbefugnis über die zu ergreifenden Maßnahmen erteilen und ihnen dadurch ein gewisses Maß an Autonomie gewähren. Vereinfacht ausgedrückt sind Agenten eine Verschmelzung von LLM-Ketten (die Abfolgen von LLMs sind) und Werkzeugen. Im Gegensatz zu einer einfachen Kette kann ein Agent entscheiden, welches Software oder welche Aktion für eine bestimmte Aufgabe am besten geeignet ist. Dieser Entscheidungsprozess wird durch Methoden wie gesteuert Reagieren und andere, die einen Selbstverwaltungsmechanismus innerhalb großer Sprachmodelle bereitstellen.
Agenten bringen eine Fülle von Vorteilen mit sich. Einer der bedeutendsten Vorteile ist die Aufgabenautomatisierung, die das Potenzial hat, verschiedene Branchen durch Effizienzsteigerung zu revolutionieren. LLM-Agenten können sich wiederholende und routinemäßige Aufgaben erledigen, sodass sich menschliche Mitarbeiter auf komplexere Aufgaben konzentrieren können.
Darüber hinaus können diese Wirkstoffe besonders für Menschen mit Behinderungen von Nutzen sein. Sie können beispielsweise dabei helfen, Kommunikationsbarrieren abzubauen, körperlich anstrengende Aufgaben zu erledigen und ein Gefühl der Unabhängigkeit zu fördern. Hier passt die Analogie zu Taschenrechnern. So wie Taschenrechner mathematische Berechnungen beschleunigen und es Menschen ermöglichen, sich auf abstraktere und komplexere Probleme zu konzentrieren, übernehmen LLM-Agenten bestimmte Aufgaben, sodass wir uns auf anspruchsvollere Aufgaben konzentrieren können.
Es ist jedoch wichtig, sich der potenziellen Risiken bewusst zu sein, die mit LLM-Agenten verbunden sind. Die Hauptsorge besteht darin, dass diese Technologie möglicherweise für schädliche Aktivitäten missbraucht wird. Die scheinbar grenzenlose Macht dieser Agenten schürt auch Ängste vor einem unregulierten, Science-Fiction-ähnlichen Szenario, in dem Agenten die Macht übernehmen könnten.
Die Verdrängung von Arbeitsplätzen ist eine weitere Sorge, die viele Menschen haben. Es ist wichtig zu bedenken, dass diese Technologien zwar die Artwork einiger Arbeitsplätze verändern können, aber auch neue Möglichkeiten schaffen, so wie es frühere technologische Fortschritte getan haben.
Es gibt auch Befürchtungen, dass LLM-Agenten zur Entwicklung von AGI-Maschinen (Synthetic Basic Intelligence) führen könnten, die über die Fähigkeit verfügen, Wissen in einem breiten Spektrum von Aufgaben zu verstehen, zu lernen, anzupassen und anzuwenden.
Es stehen mehrere Frameworks zur Verfügung, die Entwickler bei der Erstellung von Agenten unterstützen. Diese beinhalten LangChain, Umarmendes Gesicht, BabyAGIUnd AutoGPT. Jedes davon bietet einzigartige Funktionen, die darauf abzielen, den Prozess der Erstellung und Bereitstellung von LLMs in verschiedenen Anwendungen zu vereinfachen.
Versuch es
Sie können es mit dem folgenden Code ausprobieren. Es verwendet Langchain, um einen LLM-Agenten zu initialisieren und auszuführen.
# Import libraries
from langchain.brokers import load_tools
from langchain.brokers import initialize_agent
from langchain.brokers import AgentType
from langchain.llms import OpenAI# Initialize OpenAI LLM mannequin
llm = OpenAI(temperature=0)
# Load instruments that the agent can determine to make use of
# serpapi permits the agent to go looking the online
# llm-math permits the agent to make use of a calculator
instruments = load_tools(["serpapi", "llm-math"], llm=llm)
# Initialize the LLM agent
agent = initialize_agent(instruments, llm, agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION, verbose=True)
# Run the LLM Agent
agent.run("Who's Leo DiCaprio's girlfriend? What's her present age raised to the 0.43 energy?")
> Getting into new AgentExecutor chain...
I want to seek out out who Leo DiCaprio's girlfriend is after which calculate her age raised to the 0.43 energy.
Motion: Search
Motion Enter: "Leo DiCaprio girlfriend"
Remark: Camila Morrone
Thought: I want to seek out out Camila Morrone's age
Motion: Search
Motion Enter: "Camila Morrone age"
Remark: 25 years
Thought: I have to calculate 25 raised to the 0.43 energy
Motion: Calculator
Motion Enter: 25^0.43
Remark: Reply: 3.991298452658078Thought: I now know the ultimate reply
Closing Reply: Camila Morrone is Leo DiCaprio's girlfriend and her present age raised to the 0.43 energy is 3.991298452658078.
> Completed chain.
"Camila Morrone is Leo DiCaprio's girlfriend and her present age raised to the 0.43 energy is 3.991298452658078."
Derzeit sind die Anwendungen von LLM-Agenten nicht weit verbreitet, was vor allem auf die Komplexität und Herausforderungen zurückzuführen ist, die mit der korrekten Funktion eines Agenten verbunden sind. Wenn eine Komponente oder Aktion im Agenten fehlschlägt, könnte möglicherweise der gesamte Agent aufgrund der Fehlerausbreitung ausfallen.
Eine der am häufigsten in Betracht gezogenen Anwendungen von LLM-Agenten sind persönliche digitale Assistenten, die in der Lage sind, eine Vielzahl von Aufgaben wie das Beantworten von E-Mails, das Planen von Terminen und mehr autonom und präzise auszuführen.
Auch wenn der Bereich der LLM-Agenten noch in den Kinderschuhen steckt, machen ihn die potenziellen Anwendungen und Vorteile, die er verspricht, zu einem unglaublich spannenden Technologiebereich. Wenn wir Maßnahmen ergreifen, um ihre ethische und verantwortungsvolle Nutzung sicherzustellen, können wir die Vorteile dieser Technologie zum Wohle der Allgemeinheit nutzen.
