Инструмент для обучения и использования маленьких языковых моделей: TinyAgent.

Революционные достижения в области крупных языковых моделей (LLM) привели к разработке агентных систем, которые объединяют несколько инструментов и API для выполнения запросов пользователей через вызовы функций.

Решение:

Перевод естественных языковых команд, выполнение сложных задач, таких как поиск информации и управление устройствами.

Ключевое ограничение:

Решение:

Использование TinyAgent framework для обучения и развертывания задачно-ориентированных агентов моделей малого языка.

Преимущества TinyAgent framework:

Решение:

Работа на локальных устройствах без облачной инфраструктуры, концентрация на более эффективных моделях и оптимизация для функциональных вызовов.

Результаты:

Решение:

Демонстрация возможностей TinyAgent на устройствах MacBook, обеспечивая локализованное развертывание без необходимости доступа к облаку.

Заключение:

Решение:

Внедрение TinyAgent для использования возможностей LLM на краевых устройствах, обеспечивая эффективную и конфиденциальную альтернативу облачным системам ИИ.