Cách AI multi-agents giải quyết những thách thức mà LLM bó tay
- Các hạn chế chính của LLM bao gồm:
+ Kiến thức bị giới hạn dù được huấn luyện trên dữ liệu lớn
+ Khả năng suy luận còn hạn chế
+ Không thể cập nhật thông tin thời gian thực
- Một tác tử AI bao gồm 4 thành phần chính:
+ Công cụ để truy cập thông tin từ internet, cơ sở dữ liệu và API
+ Bộ nhớ ngắn hạn và dài hạn để lưu trữ kết quả
+ Bộ suy luận để chia nhỏ tác vụ phức tạp
+ Khả năng thực hiện hành động dựa trên môi trường
- Ưu điểm của hệ thống đa tác tử:
+ Xử lý tốt các tác vụ phức tạp thông qua đóng vai
+ Mỗi tác tử tập trung vào một mục tiêu cụ thể
+ Giảm thiểu ảo giác bằng cách định nghĩa rõ vai trò
- Thách thức khi triển khai thực tế:
+ Khó khăn trong quản lý khi số lượng tác tử tăng lên
+ Độ trễ do cần nhiều lần gọi LLM
+ Hiệu suất không ổn định do bản chất xác suất của LLM
+ Cần có sự giám sát của con người trong các bước quan trọng
📌 AI đa tác tử đang thu hẹp khoảng cách giữa LLM và AGI bằng cách kết hợp nhiều tác tử chuyên biệt. Framework như CrewAI và Autogen cho phép xử lý công việc tự động với độ chính xác cao hơn, tuy nhiên vẫn cần sự giám sát của con người trong các quyết định quan trọng.
https://venturebeat.com/ai/why-multi-agent-ai-conquers-complexities-llms-cant/
Thảo luận
Follow Us
Tin phổ biến
