По време на работата ми като ръководител на отдел „Данни и анализи“ в aHead-Research — Spindox SPA осъзнавах все повече забележителния потенциал, криещ се в големия езиков модел (LLM) и по-специално възможностите, представени от Generative Agents.
Тези генериращи агенти, управлявани от авангардни изчислителни алгоритми, имат силата да имитират и възпроизвеждат човешки действия, реакции и взаимодействия по начин, който размива границата между изкуствения интелект и реалността.
Оказах се привлечен от възможността за използване на генеративни агенти за симулиране на семейната динамика. Идеята за оркестриране на сценарии, за да наблюдавам как тези дигитални единици реагират на различни семейни ситуации, ме заинтригува, особено като си помислих какво може да се случи, ако използвам агентите с особеностите на моето семейство.
Концепцията за въвеждане на генеративни агенти в ежедневните сценарии става интригуваща и възникват много въпроси:
- Могат ли тези агенти точно да възпроизведат сложността на човешкото поведение в контролирана виртуална среда?
- Мога ли да организирам сценарии, които разкриват нюансите на семейните взаимодействия, емоции и решения?
- Могат ли тези агенти наистина да капсулират същността на човешкото поведение в една контролирана, но жизнена цифрова екосистема?
Тази статия описва моето пътуване, за да отговоря на тези въпроси.
Създаденият LLM Generative Agent Simulator е разработен с помощта на Atlanteрамка за данни за LLM, разработена от aHead-Research.
Внедряването на този LLMСимулатор на генеративни агенти черпи вдъхновение от работата: „Генеративни агенти: интерактивни симулакри на човешкото поведение“ Joon Sung Park, Joseph C. O'Brien, Carrie J. Cai, Мередит Рингел Морис, Пърси Лианг, Майкъл С. Бърнстейн.
Въведение
В моята редовна практика в областта на решенията, базирани на AI, отдавна разчитах на класически техники за симулация, базирана на агенти. Тези методи, вкоренени в базирани на правила и алгоритмични рамки, ми предоставиха изричен контрол върху моделираните поведения, но често не успяха да възпроизвеждат богати взаимодействия и адаптивност към нови и различни домейни и контексти, правейки...
