Małe modele językowe są wystarczająco wydajne i bardziej ekonomiczne do wyspecjalizowanych, powtarzalnych zadań w systemach agentowych.
Architektury systemów agentowych często opierają się na powtarzalnych zadaniach o ograniczonej różnorodności, co czyni SLM bardziej odpowiednimi niż duże modele.
W sytuacjach wymagających ogólnych zdolności konwersacyjnych najlepsze są heterogeniczne systemy agentowe łączące różne modele.
Przedstawiono algorytm konwersji agenta opartego na dużym modelu językowym na agenta wykorzystującego mały model.
Omówiono potencjalne bariery adopcji małych modeli językowych w systemach agentowych.
Częściowe przejście z dużych modeli na małe może znacząco obniżyć koszty operacyjne i ekonomiczne w przemyśle sztucznej inteligencji.
Get notified when new stories are published for "🇵🇱 Hacker News Polski"