Рамки навыков агентов: Перспективы использования малых языковых моделей в промышленных условиях
Изображение создано Gemini AI
Фреймворк Agent Skill, поддерживаемый GitHub Copilot, LangChain и OpenAI, демонстрирует значительный потенциал для малых языковых моделей (SLMs) в промышленных контекстах. В исследовании представлено формальное определение процесса Agent Skill и проведена оценка различных языковых моделей, что показало, что модели среднего размера (с 12 до 30 миллиардов параметров) значительно выигрывают от использования этого фреймворка. Напротив, меньшие модели сталкиваются с трудностями в выборе навыков. Примечательно, что специализированные на коде модели с размером около 80 миллиардов параметров достигают производительности закрытых решений, одновременно повышая эффективность использования графических процессоров. Эти выводы помогают оптимизировать развертывание навыков агентов в условиях, ограниченных по критериям безопасности данных и бюджета.
Фреймворк Агентских Навыков Улучшает Производительность Малых Языковых Моделей в Промышленных Приложениях
Фреймворк Агентских Навыков продемонстрировал значительный потенциал в улучшении функциональности малых языковых моделей (МЯМ) в промышленных условиях. Этот фреймворк улучшает контекстное проектирование, снижает количество галлюцинаций и повышает точность выполнения задач, ставя под сомнение его применимость к МЯМ, которые часто ограничены вопросами безопасности данных и бюджетными рамками.
Недавнее исследование оценило преимущества парадигмы Агентских Навыков для МЯМ, особенно в тех случаях, когда полагаться на публичные API невозможно. Исследование систематически оценивало различные языковые модели в нескольких сценариях использования.
Оценка Языковых Моделей
Оценка включала две задачи с открытым исходным кодом и набор данных из реального мира из сектора страховых выплат. Результаты показали заметную разницу в производительности в зависимости от размера используемых языковых моделей. Малые модели сталкивались с значительными трудностями в надежном выборе навыков.
В то же время, модели МЯМ средней величины, в частности те, которые имеют примерно от 12 до 30 миллиардов параметров, показали существенные преимущества при использовании фреймворка Агентских Навыков, что привело к улучшению показателей производительности.
Производительность Специализированных Вариантов Кодирования
Специализированные варианты МЯМ с кодированием, имеющие около 80 миллиардов параметров, достигли уровней производительности, сопоставимых с закрытыми альтернативами, одновременно повышая эффективность использования GPU. Это предполагает целесообразность использования более крупных моделей в специфических приложениях и потенциальные экономически эффективные решения.
Связанные темы:
📰 Первоисточник: https://arxiv.org/abs/2602.16653v1
Все права и авторство принадлежат первоначальному издателю.