Как языковые модели помогают автономным агентам обучаться и адаптироваться?

Языковые модели, в частности большие языковые модели (LLM), помогают автономным агентам обучаться и адаптироваться несколькими способами:

• Понимание естественного языка. tldv.io LLM позволяют агентам интерпретировать и генерировать человекоподобные ответы с нюансами понимания. tldv.io
• Сохранение контекста. tldv.io LLM помогают агентам отслеживать взаимодействие, сохранять непрерывность и улучшать производительность с течением времени благодаря обучению с расширенной памятью. tldv.io
• Улучшенное принятие решений. tldv.io Агенты используют обширные базы знаний, поиск данных в реальном времени и контекстуальные рассуждения для более интеллектуальных и динамичных ответов. tldv.io
• Автономное решение проблем. tldv.io Агенты могут генерировать решения для сложных запросов, адаптируя стратегии на основе обратной связи с пользователем и совершенствуя результаты путём итеративного обучения. tldv.io

Кроме того, LLM позволяют агентам извлекать актуальные данные из различных источников, таких как Интернет, внутренние базы данных и другие внешние репозитории. www.astera.com

Например, с помощью LLM и банка памяти ReasoningBank агенты учатся на опыте: при каждом новом запросе они не начинают с нуля, а вспоминают и адаптируют проверенные стратегии из похожих прошлых случаев. dzen.ru