и посмотреть медиа
Mikhail Omelchenko - AI IT
и посмотреть медиа
IT tutorials and mentorship.
IT tutorials and mentorship.
AI bot for text-to-speech and voice cloning in Telegram. Create audio using neural network quickly and easily.
Technical content, tutorials for IT products from an expert with 20 years of experience.
Почему агент не должен проверять сам себя Отдельный проверяющий агент выглядит лишней тратой токенов и проверку хочется поручить тому же агенту, который писал код. На самом деле это работает плохо. Модель, которая только что написала решение, лояльна к собственному результату. Свои допущения она уже приняла за правду и дальше их подтверждает, ошибки в них не ищет. Так появляется паттерн maker-checker. Один агент, maker, делает работу. Второй, checker, проверяет её по заранее заданным критериям и его роль в том, чтобы придираться. Valmeekam, Marquez и Kambhampati замерили это на задачах планирования, работа называется "Can Large Language Models Really Improve by Self-critiquing Their Own Plans?" (arXiv 2310.08118). Проверяющий внутри той же модели даёт заметную долю ложных срабатываний, то есть уверенно принимает неверный план. Выигрывает структурированная проверка: рубрика с критериями, тесты, правила проекта, отдельный проверяющий. Checker смотрит на конкретный результат. Тесты и линтер прошли, поведение совпало с ожидаемым. Оценка "нравится или нет" сюда не относится. Тут как всегда есть НО. Второй агент, это лишние токены и время. На мелкой и обратимой задаче отдельный чекер, это перебор. Разделять роли стоит там, где ошибка стоит дорого. Источник: Ссылка скрыта
Открыть канал и посмотреть медиаOnly registered users can share their opinion.
Be the first to share your impression of this resource!