სულ 1 სტატია · გვერდი 1 / 1
IBM Research-მა და კალიფორნიის უნივერსიტეტის ბერკლის ფილიალმა ითანამშრომლეს, რათა შეესწავლათ, თუ როგორ იშლება აგენტური დიდი ენობრივი მოდელების (LLM) სისტემები რეალური სამყაროს IT ავტომატიზაციის ამოცანებში. მათ შეიმუშავეს MAST (მრავალაგენტური სისტემების წარუმატებლობის ტაქსონომია), ინსტრუმენტი, რომელიც საშუალებას იძლევა დადგინდეს, თუ 'რატომ' ვერ ასრულებს აგენტი დავალებას და არა მხოლოდ 'შეძლო თუ არა'. ITBench-ზე MAST-ის გამოყენებით, მათ გაანალიზეს 310 SRE ტრანზაქცია სამი სხვადასხვა მოდელისგან (Gemi