Įrankius naudojančios LLM išplečia atskirus kalbos modelius, prijungdamos juos prie išorinių API, skaičiuotuvų ir duomenų bazių, taip įgalindamos informacijos paiešką ir užduočių vykdymą realiuoju laiku. Autonominės LLM priklauso tik nuo apmokytų parametrų, todėl jos yra savarankiškos, tačiau apsiriboja žiniomis iš mokymo duomenų.
Kalbos modeliai, patobulinti naudojant išorinių įrankių prieigą prie duomenų realiuoju laiku ir užduočių vykdymo.
Autonominiai kalbos modeliai, kurie generuoja atsakymus vien tik iš savo apmokytų parametrų.
| Funkcija | Įrankius naudojantys LLM | Atskiros LLM studijos |
|---|---|---|
| Žinių šaltinis | Mokymo duomenys + išoriniai įrankiai ir API | Tik mokymo duomenys |
| Informacija realiuoju laiku | Taip, per žiniatinklio paiešką ir tiesiogines API sąsajas | Ne, apribota iki mokymo ribos |
| Haliucinacijų dažnis | Mažesnis faktinių užklausų su patvirtinimu atveju | Didesnis, jei tema yra nauja arba nišinė. |
| Diegimo sudėtingumas | Aukštesnis lygis, reikalauja API orkestravimo | Apatinė, vieno modelio išvada |
| Veiklos išlaidos | Didesnis dėl kelių aptarnavimo iškvietimų | Mažesnė, vienos išvados kaina |
| Vėlavimas | Didesnis, priklauso nuo įrankio reakcijos laiko | Žemesnės, tiesioginės kartos |
| Užduočių universalumas | Gali vykdyti veiksmus ir gauti tiesioginius duomenis | Apsiriboja teksto generavimu ir samprotavimais |
| Galimybė dirbti neprisijungus | Ribotas be talpykloje saugomų įrankių atsakymų | Pilnai veikiantis neprisijungus |
| Pavyzdinės sistemos | GPT-4 su įrankiais, Claude su MCP, LangChain agentai | GPT-3.5, „Llama 3“, „Mistral“, bazinis PaLM |
Autonominiai teisės magistro (LLM) modeliai remiasi išimtinai mokymo metu užkoduotais modeliais, o tai reiškia, kad jų pasaulio supratimas baigiasi ties konkrečia ribine data. Įrankius naudojantys LLM modeliai šį apribojimą įveikia pagal poreikį teikdami užklausas paieškos sistemoms, žinių bazėms ir specializuotoms duomenų bazėms. Kai paklausiate apie šiandienos orus ar naujausią akcijų kainą, atskiras modelis arba spės, arba pripažins nežinojimą, o įrankiais pagrįstas modelis gali gauti tikslius, naujausius duomenis. Šis esminis skirtumas lemia, kokius naudojimo atvejus kiekviena architektūra tvarko gerai.
Įrankius naudojančios sistemos linkusios pateikti patikimesnius faktinius rezultatus, nes prieš atsakydamos jos gali palyginti teiginius su autoritetingais šaltiniais. Atskiras modelis gali užtikrintai pateikti pasenusią statistiką arba sugalvoti įtikinamai skambančias citatas. Tačiau įrankius naudojančios LLM taip pat nėra apsaugotos nuo klaidų; jos gali neteisingai interpretuoti paieškos rezultatus arba iškviesti neteisingą API galinį tašką. Pagrindinis privalumas yra patikrinamumas: įrankius naudojantys modeliai gali parodyti savo darbą cituodami gautus šaltinius, o atskiri modeliai tokio skaidrumo nesiūlo.
Autonominės LLM sistemos pranašesnės dėl neapdoroto greičio ir paprastumo, nes vienas perdavimas į priekį generuoja atsakymą be jokių tinklo iškvietimų. Įrankius naudojančios architektūros sukelia vėlavimą po kiekvieno išorinės paslaugos iškvietimo ir reikalauja kruopštaus orkestravimo, kad gedimai būtų tvarkingi. Išlaidos greitai išauga, kai agentas atlieka kelis įrankių iškvietimus vienai užklausai, ypač naudojant mokamas API. Didelės apimties, delsai jautrioms programoms, tokioms kaip pokalbių robotai, aptarnaujantys milijonus vartotojų, autonominiai modeliai dažnai išlieka pragmatišku pasirinkimu, nepaisant jų žinių apribojimų.
Kūrybinis rašymas, minčių audra, kodo generavimas iš esamų šablonų ir bendro pobūdžio pokalbiai – visa tai puikiai dera su atskirais teisės magistro (LLM) modeliais. Įrankius naudojančios sistemos puikiai dera su agentų darbo eigomis: tyrimų asistentai, kurie rengia ataskaitas, klientų aptarnavimo robotai, kurie pasiekia klientų duomenų bazes, ir automatizavimo srautai, kurie sąveikauja su programine įranga. Pasirinkimas iš tikrųjų priklauso nuo to, ar jūsų programai reikia veikti su pasauliu, ar tik jį aptarti. Daugelyje gamybinių sistemų dabar derinami abu metodai, įprastoms užklausoms naudojant atskirus modelius ir sudėtingoms užduotims pereinant prie įrankius naudojančių agentų.
Atskiros LLM sistemos suteikia ribotą atakų paviršių, nes jos nevykdo išorinio kodo ir nepasiekia jautrių sistemų. Įrankius naudojančios LLM sistemos gerokai išplečia šį paviršių, nes pažeistos įrankių integracijos gali išgauti duomenis arba sukelti netyčinius veiksmus. Įmonės, diegiančios agentines sistemas, privalo įdiegti griežtas leidimų ribas, įvesties patvirtinimą ir audito žurnalą kiekvienam įrankio iškvietimui. Šis papildomas sudėtingumas yra pateisinamas, kai produktyvumo padidėjimas viršija saugumo išlaidas, tačiau tai nėra nereikšmingas aspektas reguliuojamose pramonės šakose.
Įrankius naudojantys teisės magistro specialistai niekada haliucinuoja, nes jie ieško internete.
Net ir turėdami prieigą prie interneto, teisės magistro (LLM) specialistai, naudojantys įrankius, gali neteisingai interpretuoti gautą informaciją, cituoti nepatikimus šaltinius arba sufabrikuoti detales, kai paieškos rezultatai yra dviprasmiški. Įrankiai sumažina, bet nepašalina haliucinacijų, ypač užklausoms, kurioms reikalinga kelių šaltinių sintezė.
Atskiros LLM programos yra visiškai nenaudingos faktinėms užklausoms.
Šiuolaikiniai savarankiški modeliai, apmokyti naudojant kuruojamus duomenų rinkinius, gali tiksliai atsakyti į daugelį faktinių klausimų, ypač apie gerai žinomas temas. Jų silpnybė pirmiausia susijusi su neseniai įvykusiais įvykiais, nuosavybės teise saugoma informacija arba sparčiai besivystančiomis sritimis, kuriose mokymo duomenys pasensta.
Įrankius naudojantys LLM visada žino, kurį įrankį reikia iškviesti bet kuriai užduočiai atlikti.
Įrankių pasirinkimas pats savaime yra išmoktas elgesys, ir modeliai gali pasirinkti netinkamus įrankius, perduoti neteisingus argumentus arba neatpažinti, kada įrankio reikia. Efektyviam įrankių naudojimui reikia kruopštaus ir greito projektavimo bei dažnai tikslių įrankių iškvietimo pavyzdžių derinimo.
Įrankių pridėjimas prie LLM automatiškai paverčia jį dirbtinio intelekto agentu.
Tikri agentai demonstruoja autonominį planavimą, daugiapakopį samprotavimą ir į tikslą orientuotą elgesį. Vien tik modelio API prieigos suteikimas nepadaro jo agentu; sistemai reikia orkestravimo logikos, kad būtų galima suskirstyti užduotis, tvarkyti gedimus ir iteruoti siekiant tikslų.
Atskiros LLM yra pasenusios dabar, kai egzistuoja įrankių naudojimo modeliai.
Atskiros teisės magistro (LLM) programos išlieka DI sistemos pagrindu. Dauguma įrankius naudojančių sistemų yra sukurtos remiantis atskirais modeliais, o daugelyje gamybinių diegimų pirmenybė teikiama paprastumui, o ne galimybėms. Šie du metodai vienas kitą papildo, o ne konkuruoja.
Rinkitės įrankius naudojančias LLM, kai jūsų programai reikalinga naujausia informacija, ji turi sąveikauti su išorinėmis sistemomis arba atlikti veiksmus, ne tik teksto generavimą. Atskiros LLM labiau tinka diegimams, jautriems delsai, neprisijungus prie interneto ir užduotims, kai kūrybinis mąstymas yra svarbesnis nei faktinis tikslumas. Daugelis organizacijų mano, kad optimaliausias kelias yra hibridinė sistema, kuri nukreipia užklausas į tai, kuris metodas geriausiai atitinka užklausą.
„DeepSeek V4“ yra kylantis atvirojo svorio didelių kalbų modelis, sukurtas Kinijos dirbtinio intelekto laboratorijoje, o GPT-4 klasės modeliai nurodo „OpenAI“ flagmanines uždarojo kodo sistemas. Šiame palyginime nagrinėjama jų architektūra, galimybės, kainos, prieinamumas ir našumas realiame pasaulyje, siekiant padėti kūrėjams ir įmonėms išmintingai pasirinkti.
„Google“ paieška yra plataus masto žiniatinklio indeksavimo variklis, kurį dauguma žmonių naudoja kasdien, o „Knowledge Graph Search“ yra „Google“ struktūrizuotų objektų duomenų bazė, kurioje pateikiami tiesioginiai atsakymai ir informacijos skydeliai. Supratimas, kuo jie skiriasi, padeda paaiškinti, kodėl kai kurios užklausos pateikia išsamius faktus, o kitos – tradicines mėlynas nuorodas.
„Google“ paieškos algoritmas reitinguoja milijardus tinklalapių, naudodamas mašininį mokymąsi ir šimtus signalų, o supaprastinti klasių modeliai perteikia dirbtinio intelekto koncepcijas į lengvai mokomas, prieinamas sistemas. Viena sistema veikia planetos mastu gamyboje; kita tarnauja kaip pedagoginis tiltas mokiniams, mokantis, kaip iš tikrųjų veikia dirbtinis intelektas.
„Vienas su vienu“ atitikimo metodas kiekvienam pagrindiniam objektui priskiria vieną numatomą langelį, o „daugelis su vienu“ atitikimo metodas leidžia kelias prognozes suderinti su vienu taikiniu. Abi strategijos formuoja tai, kaip šiuolaikiniai detektoriai, tokie kaip DETR ir „Faster R-CNN“, mokosi lokalizuoti objektus, kiekvienas iš jų turi skirtingus kompromisus tikslumo, mokymo stabilumo ir pasikartojančių aptikimų tvarkymo srityse.
A/B testavimas modeliuose nukreipia srautą tarp konkuruojančių modelio versijų, kad būtų galima įvertinti realų našumą, o diegiant vieną modelį visiems vartotojams pateikiamas vienas modelis. Komandos renkasi iš jų pagal rizikos toleranciją, srauto kiekį ir statistinio patvirtinimo poreikį prieš visišką diegimą.
