Les flux de travail d’agents pour amĂ©liorer les tâches des LLM
Selon Andrew Ng, les flux de travail d’agents vont rĂ©volutionner la façon dont nous interagissons avec les grands modèles de langage (LLM). Au lieu d’effectuer une tâche en une seule fois, les flux de travail d’agents permettent aux LLM d’effectuer des tâches de manière plus intuitive et itĂ©rative, en utilisant des outils et des rĂ©flexions pour amĂ©liorer leurs performances.
Points clés
- Les flux de travail d’agents permettent aux LLM d’effectuer des tâches de manière plus intuitive et itĂ©rative.
- Les outils tels que la recherche et le calcul peuvent étendre les capacités des LLM.
- La planification et la collaboration entre plusieurs agents peuvent améliorer encore les performances des LLM.
- Les flux de travail d’agents peuvent apporter une amĂ©lioration significative des performances dans des tâches telles que l’Ă©valuation de code, avec des scores passant de 67 % Ă plus de 90 %.
- Andrew Ng utilise dĂ©jĂ des flux de travail d’agents dans son propre travail.
Ă€ retenir
Les flux de travail d’agents sont l’avenir de l’interaction avec les LLM. En permettant aux LLM d’utiliser des outils et des rĂ©flexions pour effectuer des tâches de manière plus intuitive et itĂ©rative, nous pouvons amĂ©liorer considĂ©rablement leurs performances. Alors que la technologie est encore en dĂ©veloppement, il est clair que les flux de travail d’agents vont rĂ©volutionner la façon dont nous interagissons avec les LLM.
