Este artículo de IA de GSAi China presenta un estudio exhaustivo de agentes autónomos basados en LLM

Este artículo presenta estudio de agentes autónomos basados en LLM.

Los agentes autónomos representan sistemas autooperativos que exhiben diferentes grados de independencia. Investigaciones recientes destacan la capacidad notable de los LLM para imitar la inteligencia humana, un logro alcanzado mediante la combinación de amplios conjuntos de datos de entrenamiento y una sustancial variedad de parámetros de modelo. Este artículo de investigación proporciona un estudio exhaustivo de los aspectos arquitectónicos, técnicas de construcción, métodos de evaluación y desafíos asociados con los agentes autónomos que utilizan LLM.

https://arxiv.org/abs/2308.11432v1

Los LLM se han utilizado como orquestadores principales en la creación de agentes autónomos, con el objetivo de replicar los procesos de toma de decisiones humanas y mejorar los sistemas de inteligencia artificial. La imagen anterior constituye una ilustración de la tendencia de crecimiento en el campo de los agentes autónomos basados en LLM. Es interesante destacar cómo el eje X cambia de años a meses después del tercer punto. Esencialmente, estos agentes basados en LLM están evolucionando de sistemas de lenguaje pasivos a agentes activos y orientados a metas con capacidades de razonamiento.

Construcción de agentes autónomos basados en LLM

Para demostrar eficazmente las capacidades similares a las humanas, existen dos aspectos significativos a tener en cuenta:

  1. Diseño arquitectónico: Seleccionar la arquitectura más adecuada es importante para aprovechar al máximo las capacidades de los LLM. La investigación existente se ha sintetizado sistemáticamente, lo que ha llevado al desarrollo de un marco integral y unificado.
  2. Optimización de parámetros de aprendizaje: Para mejorar el rendimiento de la arquitectura, han surgido tres estrategias ampliamente utilizadas:
  • Aprendizaje a partir de ejemplos: Este enfoque implica ajustar el modelo utilizando conjuntos de datos cuidadosamente seleccionados.
  • Aprendizaje a partir de retroalimentación del entorno: Las interacciones y observaciones en tiempo real se aprovechan para mejorar las habilidades del modelo.
  • Aprendizaje a partir de retroalimentación humana: Se aprovecha la experiencia y la intervención humana para refinar las respuestas del modelo.

Aplicación de agentes autónomos basados en LLM

La aplicación de agentes autónomos basados en LLM en diversos campos significa un cambio fundamental en cómo abordamos la resolución de problemas, la toma de decisiones y la innovación. Estos agentes poseen comprensión del lenguaje, razonamiento y adaptabilidad, lo que conduce a un impacto profundo al proporcionar ideas, apoyo y soluciones inigualables. Esta sección se adentra en gran medida en los efectos transformadores de los agentes autónomos basados en LLM en tres dominios distintos: ciencias sociales, ciencias naturales e ingeniería.

Evaluación de agentes autónomos basados en LLM

Para evaluar la efectividad de los agentes autónomos basados en LLM, se han introducido dos estrategias de evaluación: evaluación subjetiva y evaluación objetiva.

  • Evaluación subjetiva: Algunas propiedades potenciales, como la inteligencia del agente y la facilidad de uso, no se pueden medir con métricas cuantitativas. Por lo tanto, la evaluación subjetiva es indispensable para la investigación actual.
  • Evaluación objetiva: Utilizar la evaluación objetiva presenta numerosas ventajas en comparación con las evaluaciones humanas. Las métricas cuantitativas facilitan comparaciones directas entre diversos enfoques y el seguimiento de avances a lo largo del tiempo. La viabilidad de realizar pruebas automatizadas extensivas permite evaluar numerosas tareas en lugar de solo unas pocas.

Finalmente, aunque trabajos anteriores han mostrado muchas direcciones prometedoras, este campo todavía está en su etapa inicial y existen muchos desafíos en su desarrollo, incluyendo la capacidad de interpretar roles, la alineación humana generalizada, la robustez de los comandos, etc. En conclusión, esta encuesta nos proporciona un estudio detallado de todo lo que se sabe sobre los agentes autónomos basados en LLM y nos ofrece un resumen sistemático de lo mismo.

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