AIRI Seminars | Одна LLM хорошо, а N лучше? Мультиагентный подход - путь к AGI

• В видео обсуждается тема языковых моделей и их усиления.  

• Упоминается термин "смесь экспертов", где две или три головы лучше, чем одна.  

• Обсуждаются подходы к созданию мультимодальных языковых моделей и их использование для улучшения работы языковых моделей.  

• Андрей Кузнецов представляет доклад о языковых моделях и их усилении.  

• Он обсуждает различные способы создания мультимодальных языковых моделей, включая использование мультимодальных архитектур и мультиагентных подходов.  

• Упоминаются эксперименты, проводимые в этой области, и их результаты.  

• В видео обсуждается, как языковые модели могут работать с разными типами данных, включая картинки, звуки и текст.  

• Упоминается, что естественный язык является шумным каналом передачи информации, и его эффективность в передаче информации может быть низкой.  

• Обсуждается идея создания единой модели, которая может работать с разными типами данных, включая картинки и текст.  

• Упоминается, что это может быть достигнуто путем обучения модели на разных типах данных и использования внешних систем для получения информации.  

• В видео обсуждаются слухи о том, что G54 может быть набором из восьми экспертов, каждый из которых работает с разными типами данных.  

• Упоминается статья, в которой описаны варианты работы G54 с входящими задачами, связанными с обработкой изображений.  

• В видео обсуждается использование фьюжн-брейнкеров для объединения модальности текста, картинки и кода для решения задач.  

• В качестве основы используется языковая модель, которая замораживается и обучается только на выходе.  

• В 2022 году была представлена архитектура Рудольф, которая позволяет решать несколько задач в пределах текста и картинки.  

• Модель была на русском языке и работала на русском языке.  

• В 2023 году были представлены работы, связанные с мультимодальными архитектурами, включая архитектуру Фрамаш, которая позволяет объединить визуальные и текстовые имбединги.  

• Также была представлена архитектура Ромаш, которая позволяет генерировать картинки через специальные линейные маперы.  

• В видео обсуждается использование метрик для оценки ответов на вопросы, особенно в контексте мультимодальных архитектур.  

• Метрика "бле" имеет ограничения, связанные с тем, что она не учитывает форму слов и может давать неточные оценки.  

• Предлагается использовать метрику "чешир ц аш рф плюс плюс", которая учитывает буквенные инграммы и показывает лучшую корреляцию.  

• В видео обсуждаются подходы к использованию языковых моделей как агентов, которые могут анализировать информацию из внешней среды и выдавать действия в среду.  

• Обсуждаются функции агента, такие как планирование, память, использование внешних систем и экшн-действия.  

• Рассматриваются различные подходы к реализации планирования, включая использование деревьев решений, селф-рефлекшн и внешних планировщиков.  

• В видео обсуждаются подходы к созданию мультиагентных моделей, которые могут решать задачи в контексте реля.  

• Упоминаются работы Чейна Хинсайда и Алгоритма Дистилш, которые позволяют сравнивать ответы моделей и давать им оценку.  

• В видео приводятся примеры использования мультиагентных моделей для решения научных задач, создания среды для генеративных агентов и организации взаимодействия языковых моделей.  

• Упоминается игра "Что? Где? Когда?", где несколько экспертов решают задачи, используя свои знания и опыт.  

• В видео обсуждаются различные подходы к организации взаимодействия языковых моделей, включая использование ролей и автогенерации.  

• Приводится пример использования мультиагентных моделей для решения задачи "В чем смысл жизни вселенной?".  

• В докладе обсуждаются возможности мультимодальных агентов и языковых моделей для решения задач.  

• Отмечается, что каждый из подходов позволяет создавать новые решения для существующих задач и пробовать решать неизвестные задачи.  

• Обсуждаются гипотезы о том, как работает GPT-4, включая смесь экспертов и использование фас-фит форвард.  

• Упоминается возможность обучения моделей на разных данных и их взаимодействие для улучшения собственных знаний.  

• Обсуждается идея текстовых градиентов, предложенная компанией Microsoft, и возможность использования исправленных промтов для решения задач.  

• Упоминается необходимость поиска оптимальных подходов к обучению связок моделей и их взаимодействию.  

• Обсуждение важности сред и датасетов для обучения и взаимодействия моделей.  

• Упоминание о диалоговых датасетах и их важности для обучения моделей.  

• Обсуждение идеи о том, что естественный интеллект может быть многомодальным.  

• Упоминание о том, что все в мозге можно привести к цифровому представлению.  

• Обсуждение связи между планированием и обратной связью.  

• Упоминание о необходимости граундинга для языковых моделей и их связи с планированием.  

• В видео обсуждается, как многоагентные системы могут использовать граунинг для создания языковых игр.  

• Упоминается подраздел мультиагентных систем, называемый языковыми играми, который занимается изучением формирования собственного словаря терминов и их использования разными агентами для решения задач.  

• Обсуждается, что для создания многоагентной системы необходимо обеспечить децентрализацию и гетерогенность агентов, то есть наличие разных контекстов и информации у каждого агента.  

• Это позволяет повысить эффективность и распределить ресурсы между агентами.  

• В видео приводятся примеры использования языковых моделей для генерации текстов и изображений.  

• Обсуждается, как разные параметры и инициализация могут влиять на стиль генерации и уникальность экспертизы каждого агента.  

• В заключение, автор благодарит участников семинара за интересные вопросы и обсуждение.  

• Он также приглашает зрителей на следующие семинары и напоминает о регулярном проведении встреч раз в две недели.