и посмотреть медиа
Михаил Омельченко - AI IT
и посмотреть медиа
IT туториалы и менторство.
IT туториалы и менторство.
AI бот для озвучки текста и клонирования голоса в Telegram. Создавай аудио с помощью нейросети быстро и просто.
Технический контент, туториалы для IT-продуктов от эксперта с 20-летним опытом.
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 медиаТолько зарегистрированные пользователи могут делиться своим мнением.
Станьте первым, кто поделится своим впечатлением об этом ресурсе!