smolagents: ვიზუალური მხარდაჭერა და აგენტური ბრაუზერი
ჩვენ smolagents-ს დავუმატეთ ვიზუალური მხარდაჭერა, რაც ხსნის ვიზუალური ენობრივი მოდელების (VLM) გამოყენების შესაძლებლობას აგენტურ პაიპლაინებში მშობლიური ინტეგრაციით. ეს სიახლე მნიშვნელოვნად აუმჯობესებს ისეთ შესაძლებლობებს, როგორიცაა ვებ-დათვალიერება, სადაც ვიზუალური კონტენტი სრულად ვერ აღდგება მხოლოდ ტექსტის ამოღებით. ეს განახლება აგენტებს ნამდვილ სუპერძალას ანიჭებს, რის შედეგადაც მათ შეუძლიათ, მაგალითად, სრულ ავტონომიაში იმოძრაონ ვებ-სივრცეში.
ღია კოდის LLM-ები აგენტურ სისტემებს აძლიერებენ: Mixtral-მა GPT-3.5-საც კი აჯობა
ღია კოდის დიდი ენობრივი მოდელები (LLM) ახლა მიაღწიეს ისეთ დონეს, რომ შეუძლიათ აგენტური სამუშაო პროცესების მართვა, Mixtral-8x7B-მა კი ტესტებში GPT-3.5-საც კი აჯობა. სტატია წარმოგიდგენთ `smolagents`-ს, ახალ ბიბლიოთეკას აგენტების შესაქმნელად, და განმარტავს, თუ როგორ შეიძლება LLM-ების ინტეგრირება ხელსაწყოებთან „LLM აგენტების“ შესაქმნელად. ის დეტალურად განიხილავს ReAct აგენტების (მსჯელობა + მოქმედება) კონცეფციას, აჩვენებს მათ შექმნას LangChain-ის ChatHuggingFace კლასის გამოყენებით და წარმოადგენს ტესტ
Transformers Agents 2.0-ის გამოშვება: ახალი ეტაპი AI აგენტებში smolagents-თან ერთად
Hugging Face-ი აცხადებს Transformers Agents 2.0-ის გამოშვებას, რომელიც ახლა smolagents-ის სახელით იქნება ცნობილი. ეს განახლება წარმოგიდგენთ ორ ახალ აგენტს, რომლებსაც შეუძლიათ წარსული დაკვირვებების საფუძველზე რთული ამოცანების გადაჭრა. სისტემა გამიზნულია იყოს მკაფიო, მოდულარული და გამჭვირვალე, თემის გაზიარების ოფციებით. აღსანიშნავია მისი გაუმჯობესებული წარმადობა, რადგან Llama-3-70B-Instruct აგენტი აჯობებს GPT-4-ზე დაფუძნებულ აგენტებს GAIA-ს ლიდერთა სიაში. LLM-ებს ხშირად უჭირთ ლოგიკის, გამოთვლისა დ
„Transformers Agents 2.0“-ის (ახლა უკვე smolagents!) გამოშვება: აგენტების ახალი, მძლავრი ჩარჩო
Hugging Face-ი აცხადებს „Transformers Agents 2.0“-ის გამოშვებას, რომელიც ახლა დამოუკიდებელი ბიბლიოთეკა smolagents-ის სახით არის ხელმისაწვდომი. ეს განახლება წარმოგიდგენთ აგენტების ახალ ტიპებს, რომლებსაც შეუძლიათ წარსული დაკვირვებების საფუძველზე იტერაცია მოახდინონ რთული ამოცანების გადასაჭრელად, გამოირჩევიან გაუმჯობესებული შესრულებით (Llama-3-70B-Instruct აგენტები GPT-4-ზე უკეთეს შედეგებს აჩვენებენ GAIA Leaderboard-ზე) და აქცენტი კეთდება კოდის სიცხადეზე, მოდულარულობაზე და საზოგადოების ჩართულობაზე გ
Transformers Agents-ის ტრიუმფი GAIA ბენჩმარკზე: აგენტური სისტემების ახალი ერა
ექსპერიმენტების სერიის შემდეგ, ჩვენზე დიდი შთაბეჭდილება მოახდინა Transformers Agents-ის შესაძლებლობებმა აგენტური სისტემების შექმნაში. GAIA ბენჩმარკზე, რომელიც ყველაზე რთულ და ყოვლისმომცველ აგენტურ ბენჩმარკად ითვლება, ბიბლიოთეკის გამოყენებით შექმნილმა Code Agent-მა მოწინავე პოზიციები დაიკავა. აღნიშნული ფრეიმვორკი, transformers.agents, ახლა განახლებულია და ფუნქციონირებს, როგორც დამოუკიდებელი ბიბლიოთეკა smolagents. სტატია განმარტავს აგენტების კონცეფციას, როგორც LLM-ზე დაფუძნებულ სისტემებს, რომლებსა
smolagents-მა GAIA ბენჩმარკზე საუკეთესო შედეგი აჩვენა
ექსპერიმენტების შემდეგ, Transformers აგენტების (ახლა უკვე smolagents ბიბლიოთეკა) მიერ აგებული აგენტური სისტემების შესაძლებლობებით მოხიბლულებმა, გადავწყვიტეთ შეგვემოწმებინა მათი ეფექტურობა. ჩვენ გამოვცადეთ ბიბლიოთეკის გამოყენებით შექმნილი კოდის აგენტი GAIA ბენჩმარკზე, რომელიც ითვლება აგენტების ყველაზე რთულ და ყოვლისმომცველ ტესტად, და საბოლოოდ, საუკეთესო შედეგი ვაჩვენეთ. სტატია განმარტავს, თუ რა არის აგენტები, როგორ აძლევენ ისინი LLM-ებს სუპერ შესაძლებლობებს და რა ინსტრუმენტები გამოიყენეს GAIA-ს რ