Проблема составления в Large Language Models (LLMs): Вероятностный подход к генерации кода
Практические решения и ценность
При использовании Large Language Models (LLMs) для сложных аналитических задач, таких как генерация кода, эффективным методом является разделение задачи на подзадачи с использованием подхода, называемого разложение на подзадачи или цепочка мыслей (COT). Это позволяет сделать модель более эффективной при решении сложных задач.
Однако, даже с преимуществами разложения на подзадачи, LLMs сталкиваются с ограничениями контекстного окна, что затрудняет решение сложных задач внутри модели. Многоагентные системы представляют собой потенциальное решение, которое позволяет распределить нагрузку между несколькими моделями, улучшая точность и эффективность.
Использование многоагентных систем имеет ряд преимуществ по сравнению с подходом с одним агентом: отсутствие ограничений контекстного окна, более высокая точность и эффективность, а также возможность избежать проблем, связанных с авторегрессивной природой LLMs.
Оптимальное решение заключается в разделении сложных задач между несколькими агентами, что существенно снижает сложность генерации. Эмпирические данные показывают, что сотрудничество множества экземпляров LLMs приводит к более быстрому выполнению задач, особенно в области генерации кода.
В заключение, хотя LLMs обладают значительным потенциалом для решения сложных аналитических задач, ограничения контекстного окна могут затруднить их эффективность. Использование многоагентных систем представляет собой решение, которое увеличивает точность, снижает сложность и позволяет LLMs справляться с более сложными задачами.
