Agenți AI: Cum gândește GPT 4o

O evaluare a modelelor LLM

Introducere

Agenții AI reprezintă avangarda inteligenței artificiale, funcționând ca sisteme autonome capabile de raționament, învățare și acțiune pe baza inputurilor utilizatorului și a datelor contextuale. Simulând procese decizionale umane, ei aduc eficiență și adaptabilitate fără precedent într-o varietate de sarcini.

Acest articol se concentrează pe evaluarea performanței GPT-4o la diverse sarcini folosind prompturi și metrici detaliate. Scopul nostru este să înțelegem cum „gândește” acest Agent AI și să-i evaluăm performanța atât pe criterii cantitative cât și calitative.

Criterii de evaluare

Comparația este structurată în jurul următoarelor dimensiuni:

1. Gestionarea input-urilor: Cât de bine interpretează și se adaptează modelul la prompturi diverse.
2. Generarea de conținut: Claritatea, relevanța și creativitatea rezultatelor generate.
3. Raționament și rezolvare de probleme: Abilitatea de a face deducții logice și de a rezolva probleme în mai mulți pași.
4. Metrici cantitative: Scoruri de lizibilitate ca ARI și Flesch-Kincaid, împreună cu timpii de răspuns.
5. Eficiență: Timpul de răspuns și utilizarea generală a resurselor de calcul.

Fiecare criteriu reflectă un aspect esențial al modului în care funcționează acest model, permițându-ne să obținem perspective asupra „proceselor sale de gândire”.

Analiză și comparație

Sarcina 1: Generare de conținut despre impactul mediului al vehiculelor electrice

Prompt

“-Generare de conținut: Scrie un articol cuprinzător și informativ despre elementele fundamentale ale managementului de proiect, cu accent pe definirea obiectivelor, ariei și delegarea sarcinilor.”

Rezultat (Fragment)

Pentru a gestiona și delega eficient sarcinile unui nou proiect, este crucial să înțelegem următoarele aspecte cheie:

Aria proiectului

Obiective: Obiectivul managementului de proiect este de a livra un proiect complet care să răspundă scopurilor clientului. Aceste obiective trebuie să fie specifice, măsurabile, realizabile, relevante și încadrate în timp (SMART). Obiectivele clar definite vor ghida toate deciziile pe parcursul proiectului și vor ajuta la alinierea acestuia cu misiunea generală a organizației….

Metrici

• Timp de execuție: 53 secunde
• Lizibilitate:
  • Nivel Flesch Kincaid: 12
  • Scor Flesch Kincaid: 12.08

Procesul de gândire al Agentului AI

• (0:09) Căutare Google: „Caut ghiduri de management de proiect: obiective, arie, delegare pe Google…”

  • Gând: Adună informații despre sarcina specifică pentru a oferi un răspuns detaliat despre obiective, arie și detalii relevante. Începe prin căutarea unor ghiduri generale de management de proiect.
  • Instrument: google_serper

• (0:17) Sistem: „Se vizualizează 1 URL… Se vizualizează URL-ul”

• (0:25) Agent:

  • Gând: Am găsit linkuri utile despre management de proiect, delegare și obiective. Voi explora cel mai relevant articol pentru detalii.
  • Instrument: url_crawl_tool

• (0:27) Căutare Google: „Caut cum se definesc obiectivele și aria în managementul de proiect pe Google…”

• (0:29) Agent:

  • Gând: Eroare cu instrumentul pentru URL; voi încerca o altă căutare Google axată pe definirea obiectivelor și delegarea sarcinilor.
  • Instrument: google_serper

• (0:31) Sistem: „Se vizualizează 1 URL… Se vizualizează URL-ul”

• (0:38) Agent:

  • Gând: Am găsit articole relevante; voi explora cel mai potrivit link.
  • Instrument: url_crawl_tool

• (0:44) Agent:

  • Gând: Nu pot prelua conținutul din linkurile anterioare din cauza erorilor. Voi aduna informații direct de pe Wikipedia despre managementul de proiect.
  • Instrument: wikipedia

• (0:53) Agent:

  • Gând: Deoarece preluarea conținutului a eșuat, voi încerca Wikipedia pentru informații despre managementul de proiect.
  • Instrument: wikipedia

Analiză

• Comportament orientat spre obiectiv: Și-a menținut scopul de a explica principiile managementului de proiect în ciuda erorilor, sugerând o reprezentare internă a sarcinii.
• Rezolvare adaptivă a problemelor: A schimbat strategia (către Wikipedia) când încercările inițiale au eșuat.
• Integrare de instrumente: A folosit Google Search, explorare URL și Wikipedia.
• Metacogniție: A oferit declarații „gândite”, oferind introspecție și recunoașterea erorilor.

Puncte forte:

• Structură clară, informații relevante, echilibru pro/contra, acuratețe factuală.

Puncte slabe:

• Unele repetiții, reducând concizia.

Scor: 9/10

Sarcina 2: Rezolvare de probleme cu calcule de venituri

Prompt

„O companie vinde Produsul A cu 50$ (cost 30$) și Produsul B cu 70$ (cost 40$). Au vândut 120 de unități de A și 80 de B. Calculează venitul, profitul și vânzările necesare pentru o creștere cu 10% a veniturilor.”

Rezultat (Fragment)

„Pentru a rezolva problema: Venitul total din vânzarea ambelor produse luna trecută a fost de 11.600$…”

Metrici

• Timp de execuție: 31 secunde
• Lizibilitate: Flesch-Kincaid Nivel: 16 (Postuniversitar)
• Defalcare răspuns:
  • Venit Produs A: 120 * 50$ = 6.000$
  • Venit Produs B: 80 * 70$ = 5.600$
  • Profit total: 4.800$ (după costuri de 6.800$)
  • Strategii pentru creșterea veniturilor: creșterea cu 18 unități de A și 4 de B sau 9 unități de A și 10 de B.

Procesul de gândire al Agentului AI

• (0:01) Agent:
  • Gând: Extrage datele numerice relevante din prompt și seturile de date pentru calcule.
• (0:03) Extragere date:
  • Gând: Am extras cantitățile și prețurile pentru ambele produse.
• (0:05 - 0:19) Calcule:
  • Calcul pas cu pas al veniturilor și profitului pentru fiecare produs și total.
• (0:20 - 0:24) Calcul creștere:
  • Calcularea creșterii de 10% a veniturilor, determinarea unităților suplimentare necesare.
• (0:26) Formularea răspunsului:
  • A oferit un răspuns final clar și concis.

Analiză

• Demonstrează împărțirea problemelor în pași gestionabili.
• Extrage și procesează date, aplică reguli potrivite și formulează răspunsuri.
• Merge dincolo de întrebări simple spre rezolvare de probleme în mai mulți pași.

Sarcina 3: Sumarizarea principalelor concluzii

Prompt

„Rezumă principalele concluzii din articolul anterior în 100 de cuvinte, concentrându-te pe cele mai semnificative secțiuni.”

Rezultat (Fragment)

„Articolul explorează raționamentul AI, subliniind rolul său în a permite mașinilor să ia decizii și să rezolve probleme. Acoperă diverse tipuri, subliniind raționamentul formal și cel în limbaj natural…”

Defalcare proces de gândire al Agentului AI

• Citire & înțelegere: Identifică subiectul principal și temele cheie ale articolului (tipuri de raționament AI, evoluție istorică, aplicații).
• Focalizare: Evidențiază modelul o1 de la OpenAI și caracteristicile sale notabile.
• Strategii de sumarizare: Planifică un rezumat concis, de 100 de cuvinte.
• Redactare: Structurează rezumatul pe introducere, tipuri, repere, caracteristici ale modelului, aplicații.
• Finalizare: Verifică lungimea și lizibilitatea.

Analiză

• Înțelegere: Înțelege texte și argumente complexe.
• Informație cheie: Identifică aspectele critice (tipuri de raționament, modele, aplicații).
• Structură logică: Ordinează coerent informația.
• Prioritizare: Pune accent pe concluziile relevante.
• Constrângeri: Respectă limita de cuvinte și verifică lizibilitatea.

Metrici

• Timp de execuție: 12 secunde
• Lizibilitate: Flesch-Kincaid Nivel: 16, Scor: 16.39
• Lungime rezumat: 100 cuvinte
• Scor: 8/10

Sarcina 4: Scriere creativă – Poveste futuristă

Prompt

„Scrie o poveste futuristă (500 de cuvinte) plasată într-o lume unde vehiculele electrice au înlocuit complet pe cele cu motoare cu combustie internă. Descrie schimbările de mediu și impactul social.”

Procesul de gândire al Agentului AI

• Brainstorming: Impact de mediu (aer mai curat, biodiversitate), infrastructură (stații de încărcare, energie regenerabilă), economie (industrii noi, reducerea dependenței de petrol), societate (proprietate bazată pe servicii, transport public), narațiune (orașe liniștite, armonie tehnologie-natură).
• Structurare: Ordinează povestea pe schimbări de mediu, infrastructură, economie, societate; încheie cu transformarea.
• Redactare: Începe cu o scenă în 2050, detaliază beneficiile și schimbările, încheie cu speranță.
• Revizuire: Verifică fluxul, atractivitatea, gramatica și lizibilitatea.

Fragment rezultat bot:

„În anul 2050, lumea se afla la începutul unei noi ere, adoptând pe deplin vehiculele electrice (EV) ca singurul mod de transport. Această schimbare monumentală nu doar că a transformat modul în care oamenii se deplasează, ci a remodelat însăși structura societății și a mediului.

Cerul era mai senin decât fusese de peste un secol. Odată cu eliminarea vehiculelor cu motoare cu combustie, smogul omniprezent care sufoca orașele majore a dispărut. Calitatea aerului s-a îmbunătățit atât de dramatic, încât bolile respiratorii corelate cu poluarea au înregistrat un declin semnificativ. Oamenii respirau adânc aerul curat, o plăcere simplă devenită noua normalitate. Impactul de mediu era profund; ecosistemele au început să se refacă, iar zonele urbane au cunoscut o revenire a biodiversității. Parcurile erau pline de viață, iar locuitorii orașelor se bucurau de reconectarea cu natura.”

Timp de execuție: 39 secunde
Lizibilitate: Flesch-Kincaid Nivel: 13, Scor: 13.2
Lungime poveste: 493 cuvinte

Analiză

• Puncte forte: Imagini vii, narațiune captivantă, echilibru între impactul de mediu și cel social.
• Puncte slabe: Ar putea include mai multe detalii tehnice.
• Scor: 9.5/10

Sarcina 5: Obiective de comparație

Prompt

Compară impactul ecologic al vehiculelor electrice cu cel al mașinilor pe bază de hidrogen. Include factori precum producția de energie, ciclul de viață al vehiculului și emisiile.

Procesul de gândire al Agentului AI

• (0:01) Înțelegerea promptului: Accent pe comparația producției de energie.
• (0:03) Inițierea cercetării: Colectează date despre producția de electricitate și de hidrogen.
• (0:06) Crearea cadrului: Comparație pe baza sursei de energie, metodei de producție.
• (0:08-0:14) Analiză: Emisii de carbon, eficiență, regenerabile vs. combustibili fosili, hidrogen din reformarea cu abur vs. electroliză.
• (0:18) Analiză pe ciclul de viață: Producție, mentenanță, eliminare pentru ambele tipuri.
• (0:44-0:54) Emisii: Distinge între emisiile directe (evacuare) și indirecte (producție) pentru EV și mașini cu hidrogen.

Analiză

• Orientare spre cercetare: Caută informații externe.
• Abordare structurată: Împarte în componente (energie, ciclu de viață, emisii).
• Adaptiv: Se ajustează în funcție de descoperiri și cerințele utilizatorului.
• Sinteză: Combină sursele pentru răspunsuri cuprinzătoare.
• Răspunsiv: Rafinează analiza la cerere.

Comparație cu LLM-urile tradiționale

Agentul AI GPT-4o evidențiază o abilitate unică de a „gândi” dincolo de LLM-urile tradiționale prin:

1. Raționament adaptiv: Integrează contextul din prompturi și date, generând mai multe strategii, nu doar răspunsuri fixe.
2. Utilizare multimodală a resurselor: Folosește instrumente ca motoare de căutare pentru cunoaștere în timp real, îmbunătățind rezultatele.
3. Versatilitate stilistică: Alternează între ton formal și creativ păstrând coerența.
4. Luare a deciziilor: Demonstrează lanțuri de raționament similare deciziilor umane, inclusiv considerații etice și alternative.

Observații cheie

• Agentul AI GPT-4o este versatil, precis și gestionează sarcini diverse.
• Metricile de lizibilitate sunt potrivite pentru utilizatori avansați pe sarcini tehnice.
• Zone de îmbunătățit:
  • Reducerea redundanței în răspunsurile lungi.
  • Accesibilizarea conținutului tehnic pentru audiențe mai largi.

Concluzie

Analiza noastră a Agentului AI GPT-4o evidențiază capabilități robuste de generare de conținut, rezolvare de probleme și sumarizare. Raționamentul adaptiv și integrarea multimodală ale GPT-4o marchează un salt semnificativ față de LLM-urile tradiționale. Înțelegerea metricilor de performanță permite utilizatorilor să formuleze prompturi și să exploateze punctele forte ale modelului în fluxurile de lucru. Integrarea GPT-4o în cercetare, educație și industrie continuă să împingă limitele a ceea ce pot realiza Agenții AI.

Pentru mai multe informații despre Agenții AI și aplicațiile lor, urmărește blogul nostru.