Små Sprogmodeller til Agentbaseret AI

Små sprogmodeller er kraftfulde nok til mange specialiserede agentopgaver og mere økonomiske end store sprogmodeller.

Agentiske systemer, der udfører gentagne opgaver med lidt variation, drager særlig fordel af små sprogmodeller.

Heterogene agentiske systemer, der kombinerer flere modeller, er ideelle, når generel samtalefunktion er påkrævet.

Forfatterne introducerer en generel algoritme til konvertering af store sprogmodeller til små modeller i agentiske systemer.

Et delvist skift fra store til små sprogmodeller kan reducere omkostningerne og øge effektiviteten i AI-agentindustrien.