MultiON AI Agent Q is een andere belangrijke ontwikkeling in AI. Vrijwel alle ontwikkelingen in het domein van AI zijn groot, dus het is bijna alsof dit tegenwoordig de norm is. De technologie die ten grondslag ligt aan MultiON AI Agent Q, die is gemaakt voor autonome online agents, is bedoeld om een van de moeilijkste elementen van AI-ontwikkeling aan te pakken: grote taalmodellen (LLM’s) in staat stellen om door ingewikkelde, dynamische instellingen te navigeren.
AI zal de taal van AI begrijpen dankzij MultiON AI Agent Q
Ondanks de vooruitgang in natuurlijke taalverwerking schieten huidige AI-modellen vaak tekort in interactieve settings, met name in taken die redeneren in meerdere stappen vereisen. Het probleem ligt in de traditionele trainingsmethoden, die sterk afhankelijk zijn van statische datasets. Deze methoden bereiden AI-agenten niet adequaat voor op de onvoorspelbare aard van interacties in de echte wereld, waarbij beslissingen ter plekke moeten worden genomen en fouten zich gemakkelijk kunnen opstapelen.
Dit is waar MultiON AI Agent Q in het spel komt. De belangrijkste innovatie van MultiON AI Agent Q ligt in het vermogen om te plannen en zichzelf te herstellen, functies die cruciaal zijn voor autonome webagentenDoor geavanceerde technieken te integreren, zoals begeleide Monte Carlo boom zoeken (MCTS) en AI zelfkritiekAgent Q biedt een meer robuust en adaptief benadering van AI-training. Dit zorgt ervoor dat de agenten niet alleen passief leren van vooraf gedefinieerde gegevens, maar actief verbeteren door interactie met hun omgeving.
De MultiON AI Agent Q-technologie ontrafelen
De kern van MultiON AI Agent Q is een combinatie van verschillende geavanceerde technieken die samenwerken om de beperkingen van bestaande AI-agenten te overwinnen:
- Een van de belangrijkste onderdelen is de begeleiding MCTSwaarmee de AI autonoom verschillende acties en webpagina’s kan verkennen. Deze techniek brengt de behoefte aan verkenning en exploitatie in evenwicht, waardoor de AI kan leren van een breed scala aan mogelijke scenario’s. Door verschillende en optimale trajecten te genereren, is de agent beter uitgerust om complexe besluitvormingstaken uit te voeren.
- Een ander kritisch aspect van MultiON AI Agent Q is de AI-zelfkritiekmechanismeDeze functie helpt de agent om zijn besluitvorming te verbeteren door stapsgewijze feedback. Dit is vooral belangrijk voor taken met een lange horizon, waarbij het ontbreken van directe feedback het leren kan belemmeren. AI-zelfkritiek stelt de agent in staat om continu te verbeteren, zelfs in situaties waarin feedback niet frequent is.
- Ten slotte is de Directe voorkeursoptimalisatie (DPO)-algoritme speelt een belangrijke rol bij het verfijnen van het model. Het DPO-algoritme genereert voorkeursparen uit de gegevens die zijn gegenereerd via MCTS, waardoor de agent kan leren van zowel succesvolle als onsuccesvolle padenDeze niet-beleidsgerichte trainingsmethode is vooral effectief in dynamische omgevingen waar het van cruciaal belang is om van fouten uit het verleden te kunnen leren.
Impact in de echte wereld: validatie van MultiON AI Agent Q
De mogelijkheden van MultiON AI Agent Q zijn: niet alleen theoretisch; ze zijn gevalideerd in real-world omgevingen. In een experiment met Open Table verbeterden de agenten van MultiON de prestaties van de LLaMa-3 model aanzienlijk. Na slechts één dag van autonome gegevensverzameling steeg het succespercentage van 18,6% tot 81,7%en verdere verfijning verhoogde het slagingspercentage tot 95,4%Deze resultaten benadrukken de effectiviteit van de technieken die worden gebruikt in MultiON AI Agent Q en tonen het potentieel ervan aan om autonome webnavigatie te revolutioneren.
Wij maken onze nieuwste onderzoeksdoorbraak bekend:
Agent Q – brengt AI-agenten van de volgende generatie met plannings- en zelfherstellende AI-mogelijkheden, met een verbetering van 340% ten opzichte van de nul-shot-basisprestaties van LLama 3! foto.twitter.com/EdypdDn26M
—MultiOn (@MultiOn_AI) 13 augustus 2024
MultiON AI Agent Q is meer dan alleen een technologische innovatie, want hoewel AI nog in de kinderschoenen staat, is het bouwen van een AI die AI begrijpt iets heel anders. Door geavanceerde zoektechnieken, AI-zelfkritiek en reinforcement learning te combineren, pakt MultiON AI Agent Q uitdagingen aan die AI-agenten al lang teisteren in dynamische omgevingen. Naarmate MultiON deze technologieën blijft verfijnen en ontwikkelen, zijn de potentiële toepassingen enorm. De toekomst van intelligente autonome webagents ziet er rooskleuriger uit dan ooit onder leiding van MultiON AI Agent Q.
Om voorop te blijven lopen, kunnen ontwikkelaars en gebruikers uitkijken naar de release van MultiON AI Agent Q later dit jaar. Voor degenen die graag als eerste deze baanbrekende technologie willen ervaren, is deelname aan de wachtlijst is de volgende stap.
Bron van de hoofdafbeelding: MultiON
Source: Hoe MultiON AI Agent Q AI-trainingsmethoden verandert
