जेनरेटिव एजेंट रिसर्च पेपर्स जो आपको पढ़ने चाहिए - केडीनगेट्स

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जेनरेटिव एजेंट्स एक शब्द है जिसे स्टैनफोर्ड यूनिवर्सिटी और गूगल के शोधकर्ताओं ने अपने पेपर में गढ़ा है जनरेटिव एजेंट: मानव व्यवहार का इंटरैक्टिव सिमुलक्रा (पार्क एट अल., 2023). इस पेपर में, शोध बताता है कि जेनरेटिव एजेंट कम्प्यूटेशनल सॉफ़्टवेयर हैं जो विश्वसनीय रूप से मानव व्यवहार का अनुकरण करते हैं। 

पेपर में, वे परिचय देते हैं कि कैसे एजेंट एक जनरेटिव मॉडल, विशेष रूप से लार्ज लैंग्वेज मॉडल (एलएलएम) को लागू करके उस तरह कार्य कर सकते हैं जैसे मनुष्य करते हैं: लिखना, खाना बनाना, बोलना, मतदान करना, सोना आदि। एजेंट प्राकृतिक भाषा मॉडल का उपयोग करके अपने, अन्य एजेंटों और अपने पर्यावरण के बारे में अनुमान लगाने की क्षमता दिखा सकते हैं।

शोधकर्ता जेनरेटिव एजेंटों को सक्षम करते हुए एक बड़े भाषा मॉडल का उपयोग करके विश्वसनीय व्यवहार उत्पन्न करने के लिए प्रासंगिक यादों को संग्रहीत करने, संश्लेषित करने और लागू करने के लिए एक सिस्टम आर्किटेक्चर का निर्माण करता है। यह प्रणाली तीन घटकों से बनी है, वे हैं:

1. स्मृति धारा. सिस्टम एजेंट के अनुभवों को रिकॉर्ड करता है और एजेंट के भविष्य के कार्यों के लिए एक संदर्भ है।
2. प्रतिबिंब. सिस्टम एक एजेंट को सीखने और बेहतर प्रदर्शन करने के लिए अनुभव को यादों में संश्लेषित करता है।
3. प्लानिंग. सिस्टम पिछली प्रणाली की अंतर्दृष्टि को उच्च-स्तरीय कार्य योजनाओं में परिवर्तित करता है और एजेंट को पर्यावरण पर प्रतिक्रिया करने की अनुमति देता है। 

ये प्रतिबिंब और योजना प्रणालियाँ एजेंट के भविष्य के व्यवहार को प्रभावित करने के लिए मेमोरी स्ट्रीम के साथ सहक्रियात्मक रूप से काम करती हैं। 

उपरोक्त प्रणाली का अनुकरण करने के लिए, शोधकर्ता सिम्स गेम से प्रेरित एजेंटों का एक इंटरैक्टिव समाज बनाने पर ध्यान केंद्रित करते हैं। उपरोक्त आर्किटेक्चर चैटजीपीटी से जुड़ा है और अपने सैंडबॉक्स के भीतर 25 एजेंट इंटरैक्शन को सफलतापूर्वक दिखाता है। पूरे दिन एजेंट की गतिविधि का एक उदाहरण नीचे दी गई छवि में दिखाया गया है।

 

पूरे दिन जेनरेटर एजेंट गतिविधि और इंटरैक्शन (पार्क)। एट अल।, 2023)
 

जेनरेटिव एजेंट बनाने और उन्हें सैंडबॉक्स में अनुकरण करने के लिए पूरा कोड पहले से ही शोधकर्ताओं द्वारा ओपन-सोर्स बना दिया गया है, जिसे आप निम्नलिखित में पा सकते हैं कोष. निर्देश इतने सरल हैं कि आप बिना अधिक समस्या के उनका अनुसरण कर सकते हैं।

जेनेरेटिव एजेंट्स एक रोमांचक क्षेत्र बनने के साथ, इस पर आधारित बहुत सारे शोध हो रहे हैं। इस लेख में, हम विभिन्न जेनरेटिव एजेंट्स पेपर्स के बारे में जानेंगे जिन्हें आपको पढ़ना चाहिए। यह क्या हैं? आइए इसमें शामिल हों।

1. सॉफ्टवेयर विकास के लिए संचार एजेंट

RSI सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट पेपर के लिए संचार एजेंट (क्वान एट अल., 2023) जेनरेटिव एजेंटों का उपयोग करके सॉफ्टवेयर विकास में क्रांति लाने का एक नया दृष्टिकोण है। शोधकर्ताओं का प्रस्ताव यह है कि बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) से प्राकृतिक भाषा संचार का उपयोग करके संपूर्ण सॉफ्टवेयर विकास प्रक्रिया को कैसे सुव्यवस्थित और एकीकृत किया जा सकता है। कार्यों में कोड विकसित करना, दस्तावेज़ तैयार करना, आवश्यकताओं का विश्लेषण करना और बहुत कुछ शामिल हैं।

शोधकर्ता बताते हैं कि एलएलएम का उपयोग करके संपूर्ण सॉफ़्टवेयर तैयार करने में दो प्रमुख चुनौतियाँ हैं: मतिभ्रम और निर्णय लेने में जिरह की कमी। इन समस्याओं के समाधान के लिए, शोधकर्ताओं ने ChatDev नामक एक चैट-आधारित सॉफ़्टवेयर विकास ढाँचे का प्रस्ताव रखा है।

चैटडेव फ्रेमवर्क चार चरणों का पालन करता है: डिजाइनिंग, कोडिंग, परीक्षण और दस्तावेज़ीकरण। प्रत्येक चरण में, चैटडेव विभिन्न भूमिकाओं के साथ कई एजेंटों की स्थापना करेगा, उदाहरण के लिए, कोड समीक्षक, सॉफ्टवेयर प्रोग्रामर इत्यादि। एजेंटों के बीच संचार सुचारू रूप से चलाने के लिए, शोधकर्ताओं ने एक चैट श्रृंखला विकसित की जिसने चरणों को अनुक्रमिक परमाणु उप-कार्यों में विभाजित किया। प्रत्येक उपकार्य एजेंटों के बीच सहयोग और बातचीत को लागू करेगा।

चैटडेव फ्रेमवर्क नीचे दी गई छवि में दिखाया गया है।

 

प्रस्तावित चैटडेव फ्रेमवर्क (क्वान एट अल.2023,)
 

सॉफ़्टवेयर विकास में ChatDev फ़्रेमवर्क कैसा प्रदर्शन करता है, इसे मापने के लिए शोधकर्ता विभिन्न प्रयोग करते हैं। का उपयोग करके gpt3.5-टर्बो-16k, नीचे सॉफ्टवेयर सांख्यिकी प्रयोग प्रदर्शन है।

 

चैटडेव फ्रेमवर्क सॉफ्टवेयर सांख्यिकी (क्वान)। एट अल.2023,)
 

उपरोक्त संख्या ChatDev द्वारा उत्पन्न सॉफ़्टवेयर सिस्टम के संबंध में सांख्यिकीय विश्लेषण पर एक मीट्रिक है। उदाहरण के लिए, कोड की न्यूनतम 39 पंक्तियाँ उत्पन्न होती हैं, अधिकतम 359 कोड होते हैं। शोधकर्ताओं ने यह भी दिखाया कि उत्पन्न 86.66% सॉफ्टवेयर सिस्टम ठीक से काम करते हैं।

यह एक बेहतरीन पेपर है जो डेवलपर्स के काम करने के तरीके को बदलने की क्षमता दिखाता है। चैटडेव के पूर्ण कार्यान्वयन को समझने के लिए पेपर को आगे पढ़ें। पूरा कोड ChatDev में भी उपलब्ध है कोष.

2. एजेंटवर्स: मल्टी-एजेंट सहयोग को सुविधाजनक बनाना और एजेंटों में उभरते व्यवहार की खोज करना

AgentVerse द्वारा पेपर में प्रस्तावित एक रूपरेखा है चेन एट अलएक्सएनएक्सएक्स समूह के भीतर गतिशील समस्या-समाधान प्रक्रियाओं के लिए बड़े भाषा मॉडल के माध्यम से एजेंट समूहों का अनुकरण करना और प्रगति के आधार पर समूह के सदस्यों का समायोजन करना। यह अध्ययन स्थैतिक समूह गतिशीलता की चुनौती को हल करने के लिए मौजूद है जहां स्वायत्त एजेंट समस्याओं को हल करने में अनुकूलन और विकास नहीं कर सकता है।

AgentVerse फ्रेमवर्क फ्रेमवर्क को चार चरणों में विभाजित करने का प्रयास करता है, जिसमें शामिल हैं: 

1. विशेषज्ञ भर्ती: एजेंटों के लिए समस्या और समाधान के अनुरूप समायोजन चरण
2. सहयोगात्मक निर्णय लेना: एजेंट समस्या को हल करने के लिए समाधान और रणनीति तैयार करने पर चर्चा करते हैं। 
3. कार्रवाई निष्पादन: एजेंट निर्णय के आधार पर वातावरण में कार्रवाई को अंजाम देते हैं।
4. मूल्यांकन: वर्तमान स्थिति एवं लक्ष्यों का मूल्यांकन किया जाता है। यदि लक्ष्य को अभी भी पूरा करने की आवश्यकता है तो फीडबैक इनाम पहले चरण पर वापस आ जाएगा।

AgentVerse की समग्र संरचना नीचे दी गई छवि में दिखाई गई है।

 

एजेंटवर्स फ्रेमवर्क (चेन एट अल.2023,)
 

शोधकर्ताओं ने फ्रेमवर्क के साथ प्रयोग किया और एजेंटवर्स फ्रेमवर्क की तुलना व्यक्तिगत एजेंट समाधान से की। परिणाम नीचे दी गई छवि में प्रस्तुत किया गया है।

 

एजेंटवर्स का प्रदर्शन विश्लेषण (चेन एट अल.2023,)
 

AgentVerse ढांचा आम तौर पर प्रस्तुत सभी कार्यों में व्यक्तिगत एजेंटों से बेहतर प्रदर्शन कर सकता है। इससे साबित होता है कि जनरेटिव एजेंट समस्याओं को हल करने की कोशिश कर रहे व्यक्तिगत एजेंटों की तुलना में बेहतर प्रदर्शन कर सकते हैं। आप उनके माध्यम से रूपरेखा को आज़मा सकते हैं कोष.

3. एजेंटसिम्स: बड़े भाषा मॉडल मूल्यांकन के लिए एक ओपन-सोर्स सैंडबॉक्स

एलएलएम की क्षमता का मूल्यांकन अभी भी समुदाय और क्षेत्रों के भीतर एक खुला प्रश्न है। तीन बिंदु जो एलएलएम का उचित मूल्यांकन करने की क्षमता को सीमित करते हैं, वे कार्यों, कमजोर बेंचमार्क और गैर-उद्देश्यपूर्ण मेट्रिक्स द्वारा सीमित मूल्यांकन क्षमताएं हैं। इन समस्याओं से निपटने के लिए, लिन एट अल., 2023 ने अपने पेपर में एलएलएम बेंचमार्क के रूप में कार्य-आधारित मूल्यांकन का प्रस्ताव रखा। यह दृष्टिकोण एलएलएम के कार्यों के मूल्यांकन में मानक बनने की आशा रखता है क्योंकि यह उठाई गई सभी समस्याओं को कम कर सकता है। इसे प्राप्त करने के लिए, शोधकर्ताओं ने एजेंटसिम्स नामक एक रूपरेखा पेश की है।

एजेंटसिम्स एलएलएम के लिए मूल्यांकन कार्यों को व्यवस्थित करने के लिए इंटरैक्टिव और विज़ुअलाइज़ेशन बुनियादी ढांचे वाला एक कार्यक्रम है। एजेंटसिम्स का समग्र उद्देश्य शोधकर्ताओं और विशेषज्ञों को कार्य डिजाइन प्रक्रिया को सुव्यवस्थित करने और उन्हें मूल्यांकन उपकरण के रूप में उपयोग करने के लिए एक मंच प्रदान करना है। एजेंटसिम्स का अगला भाग नीचे दी गई छवि में प्रस्तुत किया गया है।

 

एजेंटसिम्स फ्रंट एंड (लिन एट अल.2023,)
 

चूंकि एजेंटसिम्स का लक्ष्य हर कोई है जिसे आसान तरीकों से एलएलएम मूल्यांकन की आवश्यकता है, शोधकर्ताओं ने फ्रंट एंड विकसित किया है जहां हम यूआई के साथ बातचीत कर सकते हैं। आप उन पर पूरा डेमो भी आज़मा सकते हैं वेबसाइट या AgentSims में पूर्ण कोड तक पहुंचें कोष.

एलएलएम में मानव व्यवहार का अनुकरण करने के लिए जेनरेटर एजेंट एक हालिया दृष्टिकोण है। पार्क का नवीनतम शोध एट अल., 2023 ने इस बात की बड़ी संभावना दिखाई है कि जेनरेटिव एजेंट क्या कर सकते हैं। यही कारण है कि जनरेटिव एजेंटों पर आधारित कई प्रकार के शोध सामने आए हैं और कई नए दरवाजे खोले हैं।

इस लेख में, हमने तीन अलग-अलग जेनरेटिव एजेंट अनुसंधान के बारे में बात की है, जिनमें शामिल हैं:

1. सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट पेपर के लिए संचार एजेंट (क्वान एट अल., 2023)
2. एजेंटवर्स: मल्टी-एजेंट सहयोग को सुविधाजनक बनाना और एजेंटों में उभरते व्यवहार की खोज करना (चेन एट अलएक्सएनएक्सएक्स)

3. एजेंटसिम्स: बड़े भाषा मॉडल मूल्यांकन के लिए एक ओपन-सोर्स सैंडबॉक्स (लिन एट अल., 2023)
 
 
कार्नेलियस युधा विजया एक डेटा साइंस असिस्टेंट मैनेजर और डेटा राइटर है। एलियांज इंडोनेशिया में पूर्णकालिक काम करते हुए, उन्हें सोशल मीडिया और राइटिंग मीडिया के माध्यम से पायथन और डेटा टिप्स साझा करना पसंद है।
 

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• स्रोत: https://www.kdnuggets.com/generative-agent-research-papers-you-should-read?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=generative-agent-research-papers-you-should-read