マイクロソフトの研究者が提案するTaskWeaver:LLMを活用した自律エージェントの構築のためのコード優先の機械学習フレームワーク

マイクロソフトの研究者が提案するTaskWeaver:LLMを活用した自己学習エージェント構築のための機械学習コード優先フレームワーク

大規模言語モデル(LLMs)は、印象的な自然言語生成および解釈能力を示しています。これらのモデルの例には、GPT、Claude、Palm、Llamaがあります。チャットボット、バーチャルアシスタント、コンテンツ生成システムなど、様々な応用でこれらのモデルが広く使用されています。LLMsは、より直感的かつ自然な体験を提供することで、人々がテクノロジーとのインタラクションを完全に変えることができます。エージェントは、自律的なエンティティであり、タスクの計画、環境の監視、適切な対応策の実施が可能です。LLMsやその他のAI技術を使用するエージェントも、このカテゴリに該当します。

Langchain、Semantic Kernel、Transformers Agent、Agents、AutoGen、およびJARVISなど、多くのフレームワークがタスク指向の対話にLLMsを使用しようと試みています。これらのフレームワークを使用すると、ユーザーは自然言語で質問をして回答を得ることで、LLMパワードのボットと対話することができます。ただし、多くのフレームワークには、データ分析活動や特定の領域に固有の状況にうまく対応できる機能が制約されているという欠点があります。現在のほとんどのフレームワークには、洗練されたデータ構造を処理するためのネイティブサポートの不足がその主な欠点の一つです。データ分析アプリケーションや他の多くのビジネスシナリオでは、LLMパワードエージェントはネストされたリスト、辞書、またはデータフレームなどの複雑なデータ構造を処理する必要があります。

ただし、現在の多くのフレームワークは、特にデータを複数のプラグインやチャットラウンド間で共有する場合に、これらの構造の管理に支援が必要です。これらの状況では、フレームワークは複雑な構造を文字列またはJSONオブジェクトとしてエンコードし、プロンプトに保持するかデータをディスクに永続化します。これらの手法は機能しますが、特に大規模なデータセットで作業する場合には困難になり、エラーレートを上げることがあります。現在の方法がドメイン知識を組み込むために設定可能ではないという別の欠点もあります。これらのフレームワークは、迅速なエンジニアリングツールとサンプルを提供する一方で、ドメイン固有の情報を計画とコード生成プロセスに組み込むための体系的な手段を提供する必要があります。

特定のドメインニーズに合わせて計画とコード生成プロセスを制御することは制約のために難しいです。現在の多くのフレームワークには、ユーザーの要件の広範な範囲に対応することが困難になる可能性があるという別の問題もあります。プラグインは一般的な要件を処理できますが、臨時の要求を処理するためには支援が必要です。臨時のクエリごとに別のプラグインを作成することは現実的ではありません。ユーザーのクエリを実行するために独自のコードを開発できるエージェントの能力は、これらの場合には重要になります。この問題を解決するには、独自のコードの実行とプラグインの実行をスムーズに統合するソリューションが必要です。

これらの欠点を克服するために、Microsoftの研究チームはTaskWeaverというLLMパワードの自律エージェントを作成するためのコードファーストフレームワークを提案しました。TaskWeaverの特徴的な機能は、ユーザー定義のプラグインを呼び出し可能な関数として扱うことで、各ユーザーリクエストを実行可能なコードに変換することができることです。TaskWeaverは、洗練されたデータ構造のサポート、柔軟なプラグインの使用、および動的なプラグインの選択を提供し、他のフレームワークの制約を克服するのに役立ちます。TaskWeaverはLLMsのコーディング能力を活用して複雑なロジックを実装し、例を通じてドメイン固有の知識を統合します。

さらに、TaskWeaverは開発者に直感的なインターフェースを提供し、作成されたコードの安全な実行を大幅に向上させています。研究チームは、TaskWeaverのアーキテクチャと実装について説明し、さまざまなジョブをどのようにうまく処理するかを示すいくつかの事例研究を紹介しています。TaskWeaverは、課題の多いジョブを処理し、特定のドメイン条件に適合するために変更することが可能な知能を持つ会話エージェントを作成するための強力で柔軟なフレームワークを提供しています。

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!

Share:

Was this article helpful?

93 out of 132 found this helpful

Discover more

機械学習

メタがコードラマをリリース:コーディングのための最新のAIツール

メタ社は、驚異的な技術的飛躍を遂げ、最新の作品であるCode Llamaをリリースしました。Code Llamaは、Llama 2言語モデルをベ...

機械学習

Mentatと出会ってください:コマンドラインからのあらゆるコーディングタスクを支援するAIツールで、複数のファイルでの編集を調整することができます

「メンタット(Mentat)」という言葉は、有名な作家フランク・ハーバートによって彼の小説『デューン』モジュールで作られた...

機械学習

感情の解読:EmoTXによる感情と心の状態の明らかにする、新しいTransformer-Powered AIフレームワーク

映画は物語や感情の中でも最も芸術的な表現の一つです。たとえば、「ハッピネスの追求」では、主人公が別れやホームレスなど...

機械学習

「AIと産業のデジタル化の時代に、開かれたUSDに開発者が注目」 Note OpenUSD refers to an open-source software library called USD (Universal Scene Description), which is commonly used in computer graphics and animation.

スマートファクトリーから次世代の鉄道システムまで、世界中の開発者と企業は、あらゆるスケールで産業のデジタル化の機会を...

機械学習

「教師付き学習の実践:線形回帰」

「もしScikit-learnを使用した線形回帰の実装について、詳細で初心者にもやさしいチュートリアルを通じて実践的な経験を求め...

AI研究

このAI研究では、「RAFA」という、証明可能なサンプル効率を持つ独立型LLMエージェントのための原則的な人工知能フレームワークを紹介します

LLMの推論能力は優れていますが、それらの能力を実践的な状況で適用するためには改善が必要です。特に、外部の世界との最小限...