Tapşırıq yönümlü süni intellekt agentləri müəyyən iş axınlarını müstəqil şəkildə tamamlamaq üçün qurulub, ümumi təyinatlı dil modelləri isə geniş çeşidli sorğulara cavab verən çox yönlü mətn generatorları kimi xidmət edir. Onlar arasında seçim etmək etibarlı tapşırıq icrasına və ya çevik danışıq zəkasına ehtiyacınız olub-olmamasından asılıdır.
Alətlər və düşüncə tərzindən istifadə edərək spesifik çoxmərhələli tapşırıqları planlaşdırmaq və yerinə yetirmək üçün hazırlanmış muxtar süni intellekt sistemləri.
Geniş mətn məlumatları üzərində təlim keçmiş böyük süni intellekt modelləri bir çox mövzuda təbii dili anlamaq və yaratmaq üçün hazırlanmışdır.
| Xüsusiyyət | Tapşırıq yönümlü süni intellekt agentləri | Ümumi Məqsədli Dil Modelləri |
|---|---|---|
| Əsas Məqsəd | Xüsusi tapşırıqları müstəqil şəkildə yerinə yetirin | Mətn yaradın və sualları geniş şəkildə cavablandırın |
| Muxtariyyət Səviyyəsi | Yüksək — müstəqil şəkildə planlaşdırır və hərəkət edir | Aşağı — hər bir sorğuya fərdi olaraq cavab verir |
| Alət İstifadəsi | Daxili funksiya çağırışı və API girişi | Agent çərçivəsinə daxil edilmədikdə məhduddur |
| Yaddaş və Kontekst | Tapşırıq addımları boyunca daimi yaddaş | Vətəndaşlığı olmayan və ya qısa söhbət pəncərəsi |
| İş axınları üçün etibarlılıq | Təkrarlana bilən çoxmərhələli proseslər üçün daha yüksək | Aşağı — halüsinasiyalar yarada və ya addımları atlaya bilər |
| Çeviklik | Daha dar — müəyyən edilmiş tapşırıqlar üçün optimallaşdırılmışdır | Domenlər arasında olduqca genişdir |
| Tipik Nümunələr | AutoGPT, Devin, Manus, kodlaşdırma agentləri | GPT-4, Klod 3.5, Əkizlər, Llama 3 |
| Əsas Texnologiya | LLM + planlaşdırma dövrü + alətlər + yaddaş | Transformator əsaslı neyron şəbəkəsi |
Tapşırıq yönümlü agentlər, əsasən, planlaşdırma, yaddaş və alət seçimini idarə edən bir orkestr təbəqəsinə bükülmüş dil modelləridir. Ümumi məqsədli dil modelləri isə, əksinə, mətni proqnozlaşdırmaq üçün öyrədilmiş bir transformator olan xam düşüncə mühərrikidir. Dil modelini beyin, agenti isə beyin, əllər, gözlər və görüləsi işlər siyahısı kimi düşünün.
Agent hansı addımları atacağını, hansı alətləri işə salacağını və tapşırıq arasında səhvlərdən necə qurtulacağını özü qərarlaşdıra bilər. Müstəqil dil modeli növbəti sorğunu gözləyir və uzunmüddətli məqsəd anlayışına malik deyil. Bu, agentləri səyahət sifarişi, kod sazlanması və ya fakturaların başdan-ayağa işlənməsi kimi iş axınları üçün daha uyğun edir.
Ümumi təyinatlı modellər çoxmərhələli tapşırıqlarda olduqca uyğunsuzdurlar - onlar addımları atlaya, alət çıxışlarını halüsinasiya edə və ya orijinal məqsədin izini itirə bilərlər. Agentlər bunu strukturlaşdırılmış planlaşdırma dövrələri, yoxlama addımları və açıq yaddaş vasitəsilə azaldır, baxmayaraq ki, onlar hələ də modelin əsaslandırma məhdudiyyətlərini miras alırlar. Missiya baxımından kritik avtomatlaşdırma üçün qoruyucu məhəccərləri olan agentlər xam model təkliflərini üstələyirlər.
Ümumi təyinatlı model şeir yazmaqdan kvant mexanikasını eyni söhbətdə izah etməyə keçə bilər ki, bu da onu yaradıcı iş, beyin fırtınası və açıq sual-cavab üçün ideal hala gətirir. Agentlər bu elastikliyin bir hissəsini dərinliyə dəyişdirirlər - onlar konfiqurasiya etdikləri konkret işdə əladırlar, lakin müəyyən edilmiş əhatə dairələrindən kənarda çətinlik çəkirlər.
Agenti işə salmaq adətən daha çox API çağırışı, daha çox token və daha çox hesablama deməkdir, çünki hər addım mühakimə yürütmə və alət icrasını əhatə edir. Birdəfəlik suallar üçün birbaşa dil model çağırışı daha ucuz və daha sürətlidir. Tapşırığınız tək bir sorğuya uyğun gəlirsə, ümumi təyinatlı model xərc baxımından qalib gəlir; əgər on addım tələb edirsə, agent sizi onları əl ilə idarə etməkdən xilas edir.
Bu gün əksər istehsal agentləri əsas düşüncə tərzləri kimi ümumi təyinatlı modeldən istifadə edirlər. Model təbii dilin anlaşılması və generasiyası ilə məşğul olur, agent çərçivəsi isə yaddaş, planlaşdırma və alətlərə giriş imkanı əlavə edir. Rəqiblərdən daha çox, onlar tamamlayıcı təbəqələrdir - model tərkib hissəsi, agent isə hazır yeməkdir.
Süni intellekt agentləri dil modellərindən tamamilə fərqli bir texnologiyadır.
Agentlər dil modellərinin üzərində qurulur. Model əsaslandırmanı təmin edir, agent çərçivəsi isə planlaşdırma, yaddaş və alət icrasını əlavə edir. Onlar eyni əsas neyron arxitekturasını paylaşırlar.
Ümumi təyinatlı modellər mürəkkəb iş axınlarını etibarlı şəkildə özləri yerinə yetirə bilərlər.
Xam dil modelləri tez-tez addımları atlayır, konteksti itirir və ya uzun iş axınlarında alət çıxışları yaradır. Agent döngəsi və ya diqqətli sorğu mühəndisliyi olmadan çoxmərhələli avtomatlaşdırma etibarsızdır.
Süni intellekt agentləri konfiqurasiya edildikdən sonra heç vaxt səhv etmirlər.
Agentlər əsas modellərinin halüsinasiya və mühakimə səhvlərini miras alırlar. Onlar həmçinin dövrələrdə ilişib qala, səhv alətləri çağıra və ya qeyri-müəyyən məqsədləri səhv şərh edə bilərlər.
Daha böyük dil modelləri həmişə agent kimi daha yaxşı nəticə göstərir.
Agentin performansı yalnız miqyasdan deyil, həm də mühakimə keyfiyyətindən, təlimatlara əməl olunmasından və alətdən istifadə dəqiqliyindən asılıdır. Güclü agent iskelesinə malik yaxşı tənzimlənmiş kiçik bir model, xam böyük bir modeldən daha yaxşı nəticə göstərə bilər.
Agent və ya dil modelindən istifadə arasında seçim etməlisiniz.
Bu ikisi bir-birini tamamlayır. Əksər agent sistemləri əsaslandırma mühərriki kimi ümumi təyinatlı modeldən istifadə edir və bir çox dil model tətbiqləri funksiya çağırışı kimi yüngül agent xüsusiyyətləri əlavə edir.
Yazı, cavablandırma və ya beyin fırtınası üçün çevik, danışıq süni intellektinə ehtiyacınız olduqda ümumi məqsədli dil modelini seçin. Birdən çox alət və qərarları əhatə edən müəyyən iş axınının avtonom icrasına ehtiyacınız olduqda tapşırıq yönümlü agent seçin. Praktikada ən yaxşı sistemlər hər ikisini birləşdirir - yaxşı hazırlanmış agenti gücləndirən bacarıqlı bir model.
Açar söz axtarış motorları tərs indekslərdən istifadə edərək dəqiq terminləri uyğunlaşdırır, vektor oxşarlığı axtarışı isə yüksək ölçülü yerləşdirmələr vasitəsilə semantik cəhətdən əlaqəli məzmun tapır. Hər iki yanaşma müasir məlumat axtarışını gücləndirir, lakin istifadəçi niyyətini necə şərh etdikləri və nəticələri necə sıraladıqları baxımından əsaslı şəkildə fərqlənir.
Açıq çəkili modellər təlim keçmiş parametrlərini ictimaiyyətə açıq şəkildə yayımlayır və hər kəsin onları yükləməsinə, yoxlamasına və dəqiq tənzimləməsinə imkan verir. Qapalı mənbəli modellər çəkilərini gizli saxlayır və yalnız API və ya hostinq məhsulları vasitəsilə giriş təklif edir. Aralarındakı seçim, tərtibatçıların süni intellekt sistemlərini necə qurduğunu, yerləşdirdiyini və etibar etdiyini formalaşdırır.
Bu müqayisə açıq mənbəli süni intellekt ilə xüsusi mülkiyyətli süni intellekt arasındakı əsas fərqləri araşdırır, əlçatanlıq, fərdiləşdirmə, xərclər, dəstək, təhlükəsizlik, performans və real dünyada tətbiq hallarını əhatə edir, təşkilatların və tərtibatçıların hansı yanaşmanın onların məqsədlərinə və texniki imkanlarına uyğun gəldiyini müəyyən etməsinə kömək edir.
Açıq mənbəli LLM-lər tam kod girişi ilə özelleştirilebilir, özünəməxsus süni intellekt modelləri təklif edir, mülkiyyətçi LLM API-ləri isə istifadəyə əsaslanan qiymətlərlə bulud əsaslı son nöqtələr vasitəsilə idarə olunan, cilalanmış xidmətlər təqdim edir.
Adaptiv axtarış sistemin sorğuya əsasən hansı məlumatı və necə əldə etdiyini dinamik şəkildə tənzimləyir, statik axtarış boru kəmərləri isə kontekstdən asılı olmayaraq sabit qaydalara əməl edir. Hər ikisi müasir süni intellekt tətbiqlərini gücləndirir, lakin onlar elastiklik, qiymət və dəqiqlik baxımından kəskin şəkildə fərqlənir. Aralarında seçim iş yükünün mürəkkəbliyindən və büdcədən asılıdır.
