LLM 具备逻辑推理能力,Agent 可以将 LLM 的逻辑推理能力激发出来。当模型规模足够大的时候,LLM 本身是具备推理能力的。在简单推理问题上,LLM 已经达到了很好的能力;但在复杂推理问题上,LLM 有时还是会出现错误。事实上,很多时候用户无法通过 LLM 获得理想的回答,原因在于 prompt 不够合适,无法激发 LLM 本身的推理能...
社区为了促进LLM应用生态的开发,已经创建了一些框架,为开发agents提供了便利。比如 LangChain、LLamaIndex 和Haystack。这些框架提供了一个通用的agent类、连接器和记忆模块的一些特性、以及能够使用第三方服务的工具、数据检索和摄取机制。 如何选择框架主要依赖于你的pipline的特殊性和你的需求。如果你需要构建一个复杂的...
LLM 具备逻辑推理能力,Agent 可以将 LLM 的逻辑推理能力激发出来。当模型规模足够大的时候,LLM 本身是具备推理能力的。在简单推理问题上,LLM 已经达到了很好的能力;但在复杂推理问题上,LLM 有时还是会出现错误。事实上,很多时候用户无法通过 LLM 获得理想的回答,原因在于 prompt 不够合适,无法激发 LLM 本身的推理能...
使用生成式 AI 进行自动标注 定义 论文标题 Automated Annotation with Generative AI Requires Validation 代码 作用 对于使用LLM进行数据标注效果的验证方法,论文提出了一种工作流程,用于利用LLMs增强文本标注程序,并强调了对LLM性能进行人类标注标签验证的必要性。 优点 生成式LLMs可以作为增强文本标注过程的强大工具,...
智能体(Agent)和大型语言模型(LLM)是人工智能领域的两个重要概念,它们在人工智能应用中扮演着不同的角色。 智能体(Agent)是指能够感知环境并作出相应行动的计算机系统。智能体通常具有自主性、反应性、主动性和社会性等特点,能够根据环境的变化自主作出决策,并通过与环境的交互来实现任务目标。智能体的应用范围非常广泛...
LLM的出现为agent开发带来了新的可能性。当前LLM展现出了出色的指令理解能力、推理解决问题的能力以及与人类用户和外部环境进行交互的能力。基于这些强大的LLM，新兴的基于LLM的agent在虚拟助理到涉及复杂创新性问题解决、规划和推理的更复杂系统等不同环境中都显示出强大的任务完成能力。图1给出了基于LLM的agent如何解决...
LLM 洪流滚滚,AI 浪潮席卷全球,在这不断冲击行业认知的一年中,Agent 以冉冉新星之态引起开发者侧目。OpenAI 科学家 Andrej Karpathy 曾言“OpenAI 在大模型领域快人一步,但在 Agent 领域,却是和大家处在同一起跑线上。”
大模型(LLM)检索增强生成(RAG)智能体(Agent)定义大型语言模型(LLM),如GPT系列、BERT等,是利用大量文本数据训练的模型,能够生成连贯的文本、理解语言、回答问题等。检索增强生成技术结合了传统的信息检索技术和最新的生成式模型。它先从一个大型的知识库中检索出与查询最相关的信息,然后基于这些信息生成回答。智能体是...
在探讨大模型(LLM)的四阶段技术时,我们可以从Prompt Engineering(提示工程)、AI Agent(人工智能代理)、Fine-tuning(微调)以及Pre-training(预训练)这四个关键阶段来详细阐述,这四个阶段技术层层递进。 阶段一:Prompt Engineering 什么是Prompt Engineering?
在《思考快与慢》一书中,作者揭示了人类大脑在处理环境输入时的两种主要工作模式。这两种模式在AI领域,特别是LLM(大规模语言模型)与Agent系统的结合中,得到了巧妙的模拟。🔍 系统1:快速、直觉、自动化的思考 系统1是我们日常决策和回答问题的主要方式。它依赖于我们的生活经验和对环境信息的自然反应,这些反应是通...