第2週5日目へようこそ｡
多くのことがまとまりつつある第2週の最終日｡
今日は本当に､ 本当に楽しい日になりそうだから｡
これに参加するのが楽しみだ｡
2週目の大きな締めくくりだ｡
繰り返しになるが､ 私はあなたに何ができるかを言い続けるつもりだ｡
自分のスキルアップを祝うことはとても重要だと思う｡
フロンティアAPIに対してコーディングし､ AIアシスタントを構築し､ 専門知識を与えるツールを追加することができる｡
今日はエージェントを紹介しよう｡
私たちは､ エージェントがより高度な逐次的活動を行う方法について話します｡
そして､ エージェントやツールを使ってマルチモーダルAIアシスタントを作るという､ とても楽しいこともやっています｡
では､ エージェントとは何なのか？
エージェントと言うべきだろう｡
エージェントI｡
エージェントだ｡
これは､ 人々がさまざまな文脈で使うことができる包括的な用語のひとつである｡
だから､ それは人によって意味が違うことのひとつなんだ｡
しかし､ 一般的に言えば､ 多くの場合､ 人々は自律的なソフトウェア・エンティティについて話している｡
入力プロンプトを受けてテキストを生成するという意味だけでなく､ タスクを実行することもできる｡
うーん､ 典型的な特徴だね｡
彼らが自律的だとしよう｡
彼らはある種の主体性を持っていて､ 目標志向で､ 何かしらの目的を持っていて､
タスクが具体的なのだ｡
彼らはたいてい､ 何か一つのことに特化している｡
一般的には､ エージェントフレームワークと呼ばれるものの一部として設計され､
エージェントがより複雑な問題を解決するために相互作用できる環境のようなものです｡
だから､ 人間に対する一種のリクエスト・レスポンスとは違うんだ｡
しかし､ このような環境では､ 従来のソフトウェアとllmsを組み合わせた複数のソフトウェアエージェントが､
タスクを遂行するために相互作用することが想像できる｡
期待される機能としては､ 単なるリクエスト・レスポンスにとどまらないメモリーや永続性を持つ能力､
ある種の意思決定やオーケストレーションができる能力､ プランニング能力などがある｡
そして､ それはただ単に､ 環境に組み込まれたプランニングの問題であることもある｡
企画を担当するLLMがいることもある｡
複雑な問題を､ 他のモデルが処理できるように小さな問題に分解する方法を知っているモデルなのだ｡
そして､ 道具を使うことも遺伝的AIの一例であることが多い｡
もちろん､ 皆さんもよくご存知のように､ 私たちはモデルにデータベースへの接続やインターネットへの接続など､
好きなことをさせる機能を与えている｡
これは単なるif文に過ぎないが､ Llmsにこのようなことができるという効果を与えている｡
だから､ これからいくつかやることがある｡
簡単に状況を説明しよう｡
まず､ マルチモーダルなユースケースに適した､ 画像を生成する機能を構築する｡
それができるLLMコールを用意するつもりだ｡
そして､ それを実行する機能になる｡
そして､ それ自体がエージェントのようなものだと考えることもできる｡
これは､ 非常に特殊で専門的な指導を受け､ それを実行できるソフトウェアのようなものだ｡
これは､ Dall-E three､ つまりOpenAIの画像生成モデルの助けを借りて､ コードで作成したアーティストになります｡
そして､ もし屁理屈をこねたいのであれば､ イメージの生成自体はLM的なものではない､
と主張することもできる｡
ええと､ lmは言語モデルのことですが､ 最近では一般的に､ lmsはより広範なgen AI文脈と同じ意味で使われています｡
だから､ 画像生成や他の種類のマルチモーダル生成は､ LMエンジニアのツールキットに含まれると考えがちだ｡
だから､ 私たちはエージェントを作るために､ これらの､ あー､ これらの､ これらの､ これらの､ これらの機能ができるようにするんだ｡
そして､ 画像だけでなく音も追加し､ AIアシスタントに話し方や絵の描き方を教えるエージェントフレームワークを導入する予定です｡
さて､ 前置きはこれくらいにして､ 楽しそうだと思われただろうか｡
エキサイティングに聞こえることを願っているよ｡
早くやりたいよ｡
さあ､ 今すぐ行こう｡