Недавнее интервью с Джеффом Дином, бывшим главным научным сотрудником Google, раскрыло новые горизонты в области искусственного интеллекта и его применения. В беседе с Дианой Ху из Y Combinator он акцентировал внимание на том, что выбор модели ИИ становится менее важным по сравнению с тем, как эта модель интегрируется в более широкую систему инструментов, поиска и агентов ИИ.

Модель ИИ: важность контекстного проектирования

Многие пользователи ИИ испытывают беспокойство по поводу выбора модели и страдают от нехватки токенов. Однако Джефф Дин подчеркивает, что эти опасения могут отвлекать внимание от более значимой возможности — контекстного проектирования. Диана Ху отметила, что прогресс в области ИИ больше не связан исключительно с созданием более крупных моделей. Она подчеркнула, что в последние годы акцент сместился на "контекстное проектирование", что подразумевает использование различных инструментов, памяти и агентов для достижения более эффективных результатов. Дин согласился с этой точкой зрения, добавив, что модель — это лишь одна часть системы, которая должна решать сложные задачи. Он отметил, что важно не только то, какую модель выбрать, но и как она может использовать различные инструменты и получать доступ к актуальной информации. Вместо того чтобы сосредотачиваться на самой модели, следует оснастить ее необходимыми инструментами для выполнения поставленных задач.

Оркестрация многопользовательских систем

Далее Дин обсудил важность оркестрации агентов ИИ, что подразумевает координацию действий различных ИИ-агентов для решения сложных проблем. Он привел пример, когда ИИ-модель с обширной тренировочной базой данных сравнивается с ИИ, который работает с конкретной, актуальной информацией. Дин подчеркнул, что модель лучше справляется с задачами, когда она имеет правильную оркестрацию, что является важным направлением для будущего. Он отметил: "Информация, которую видит модель, гораздо более ясна, чем данные, на которых она была обучена. Это позволяет лучше понимать, какие инструменты доступны и как их использовать для решения текущей задачи. Оркестрация сложных систем агентов становится все более важной и захватывающей."

Советы по контекстному проектированию

Диана Ху продолжила тему контекстного проектирования и спросила Дина о его рекомендациях для улучшения навыков в этой области. Она отметила, что теперь, в отличие от прошлого, когда для обучения модели требовались огромные ресурсы, каждый может заняться контекстным проектированием, имея доступ к API, например, Gemini. Дин ответил, что неудачи — это часть пути к пониманию того, какие изменения необходимо внести для достижения правильных результатов. Он подчеркнул, что вместо того чтобы пытаться изменить параметры модели, гораздо проще создать лучшие рекомендации и навыки, которые помогут модели более эффективно использовать доступные инструменты. "Используя модели и инструменты для решения проблем, вы можете увидеть, где модели не справляются. Часто можно улучшить работу модели, создавая лучшие рекомендации и навыки, что в конечном итоге приведет к самоулучшению системы," — добавил он.

Основные выводы

Модели ИИ становятся частью более широкой системы ИИ.

Контекстное проектирование включает в себя оркестрацию инструментов, поиска и агентов ИИ.

Улучшение результатов ИИ часто связано с оптимизацией системы вокруг модели, а не с самой моделью.

Изучение ошибок помогает создавать лучшие рекомендации и навыки для повышения эффективности работы ИИ.