AI-agenter: Hur GPT 4o Tänker

En utvärdering av LLM-modeller

Inledning

AI-agenter representerar det senaste inom artificiell intelligens och fungerar som autonoma system som kan resonera, lära sig och agera baserat på användarinput och kontextuell data. Genom att simulera mänskliga beslutsprocesser tillför de enastående effektivitet och anpassningsförmåga till en mängd olika uppgifter.

Denna blogg fokuserar på att utvärdera GPT-4o:s prestanda över olika uppgifter med hjälp av detaljerade uppmaningar och mätvärden. Vårt mål är att förstå hur denna AI-agent “tänker” och bedöma dess prestation utifrån både kvantitativa och kvalitativa mått.

Utvärderingskriterier

Jämförelsen är strukturerad kring följande dimensioner:

1. Inmatningshantering: Hur väl modellen tolkar och anpassar sig till olika uppmaningar.
2. Innehållsgenerering: Klarhet, relevans och kreativitet i genererade svar.
3. Resonemang och problemlösning: Modellens förmåga att göra logiska slutsatser och lösa flerstegsproblem.
4. Kvantitativa mätvärden: Läsbarhetspoäng som ARI och Flesch-Kincaid, tillsammans med svarstid.
5. Effektivitet: Svarstid och övergripande resursanvändning.

Varje kriterium speglar en viktig aspekt av hur modellen fungerar och ger oss insikter i dess “tankeprocesser”.

Analys och jämförelse

Uppgift 1: Innehållsgenerering om elbilars miljöpåverkan

Uppmaning

“-Content Generation: Write a comprehensive, informative article about project management fundamentals, with a specific focus on defining objectives, scope, and delegation.”

Svar (Utdrag)

För att effektivt hantera och delegera uppgifter i vårt nya projekt är det avgörande att förstå följande nyckelaspekter:

Projektets omfattning

Mål: Målet med projektledning är att leverera ett komplett projekt som uppfyller kundens mål. Dessa mål ska vara specifika, mätbara, uppnåeliga, relevanta och tidsbundna (SMART). Tydligt definierade mål kommer att styra alla beslut under projektet och hjälpa till att säkerställa att projektet ligger i linje med organisationens övergripande uppdrag….

Mätvärden

• Tid: 53 sekunder
• Läsbarhet:
  • Flesch Kincaid-nivå: 12
  • Flesch Kincaid-poäng: 12.08

AI-agentens tankeprocess

• (0:09) Google-sökning: “Söker efter riktlinjer för projektledning mål omfattning delegering i Google…”

  • Tanke: Samla information om den specifika uppgiften för att ge ett heltäckande svar om mål, omfattning och relevanta detaljer. Börja med att söka efter generella riktlinjer för projektledning.
  • Verktyg: google_serper

• (0:17) System: “Tittar på 1 url… Tittar på URL”

• (0:25) Agent:

  • Tanke: Har samlat användbara länkar om projektledning, delegering och mål. Kommer att genomsöka den mest relevanta artikeln för detaljer.
  • Verktyg: url_crawl_tool

• (0:27) Google-sökning: “Söker efter hur man definierar projektmål och omfattning i projektledning i Google…”

• (0:29) Agent:

  • Tanke: Stötte på fel med URL-crawl-verktyget; försöker en annan Google-sökning med fokus på att definiera mål och delegering.
  • Verktyg: google_serper

• (0:31) System: “Tittar på 1 url… Tittar på URL”

• (0:38) Agent:

  • Tanke: Hittade relevanta artiklar; kommer att genomsöka den mest relevanta länken.
  • Verktyg: url_crawl_tool

• (0:44) Agent:

  • Tanke: Kunde inte hämta innehåll från tidigare länkar på grund av fel. Kommer att hämta information direkt från Wikipedia om projektledning.
  • Verktyg: wikipedia

• (0:53) Agent:

  • Tanke: Eftersom innehållshämtning misslyckades, försöker Wikipedia för information om projektledning.
  • Verktyg: wikipedia

Analys

• Målorienterat beteende: Bibehöll målet att förklara projektledningsprinciper trots fel, vilket tyder på en intern representation av uppgiften.
• Adaptiv problemlösning: Bytte strategi (till Wikipedia) när de första försöken misslyckades.
• Verktygsintegration: Använde Google-sökning, URL-crawling och Wikipedia som verktyg.
• Metakognition: Gav “tanke”-uttalanden med introspektion och erkännande av fel.

Styrkor:

• Tydlig struktur, relevant information, balanserade för- och nackdelar, saklig korrekthet.

Svagheter:

• Viss upprepning, vilket minskar koncisen.

Poäng: 9/10

Uppgift 2: Problemlösning på intäktsberäkningar

Uppmaning

“A company sells Product A for $50 (cost $30) and Product B for $70 (cost $40). They sold 120 units of A and 80 units of B. Calculate revenue, profit, and required sales for 10% revenue growth.”

Svar (Utdrag)

“För att lösa problemet: Den totala intäkten från försäljningen av båda produkterna förra månaden var $11,600…”

Mätvärden

• Tid: 31 sekunder
• Läsbarhet: Flesch-Kincaid-nivå: 16 (Postgraduate)
• Svarsfördelning:
  • Intäkt för Produkt A: 120 * $50 = $6,000
  • Intäkt för Produkt B: 80 * $70 = $5,600
  • Total vinst: $4,800 (efter kostnader på $6,800)
  • Strategier för intäktsökning: Öka genom att sälja 18 enheter av A och 4 av B, eller 9 av A och 10 av B.

AI-agentens tankeprocess

• (0:01) Agent:
  • Tanke: Extrahera relevanta numeriska data från uppmaningen och dataset för beräkningar.
• (0:03) Dataextraktion:
  • Tanke: Extraherade antal och priser för båda produkterna.
• (0:05 - 0:19) Beräkningar:
  • Stegvis beräkning av intäkter och vinst för varje produkt och totalt.
• (0:20 - 0:24) Tillväxtberäkning:
  • Beräknade 10% intäktsökning, bestämde ytterligare enheter som behövs.
• (0:26) Svarsformulering:
  • Gav ett tydligt, koncist slutgiltigt svar.

Analys

• Visar förmåga att bryta ner problem i hanterbara steg.
• Extraherar och bearbetar data, tillämpar relevanta regler och formulerar svar.
• Går bortom enkel Q&A till flerstegsproblemlösning.

Uppgift 3: Sammanfattning av viktiga slutsatser

Uppmaning

“Summarize the key findings from the previous article in 100 words, focusing on the most significant sections.”

Svar (Utdrag)

“Artikeln fördjupar sig i AI-resonemang och lyfter fram dess roll i att möjliggöra för maskiner att fatta beslut och lösa problem. Den täcker olika typer, med betoning på formellt och naturligt språkresonemang…”

AI-agentens tankeprocess

• Läsning & förståelse: Identifierar artikelns huvudämne och nyckelteman (typer av AI-resonemang, historisk utveckling, tillämpningar).
• Fokusering: Lyfter fram OpenAI:s o1-modell och dess framstående egenskaper.
• Sammanfattningsstrategi: Planerar för en koncis sammanfattning på 100 ord.
• Utkast: Strukturerar sammanfattningen med inledning, typer, milstolpar, modellegenskaper, tillämpningar.
• Slutlig granskning: Kontrollerar ordantal och läsbarhet.

Analys

• Förståelse: Förstår komplex text och argument.
• Viktig information: Identifierar kritiska aspekter (resonemangstyper, modeller, tillämpningar).
• Logisk struktur: Ordnar informationen koherent.
• Prioritering: Betonar viktiga slutsatser.
• Begränsningar: Följer ordgränser och kontrollerar läsbarhet.

Mätvärden

• Tid: 12 sekunder
• Läsbarhet: Flesch-Kincaid-nivå: 16, Poäng: 16.39
• Sammanfattningslängd: 100 ord
• Poäng: 8/10

Uppgift 4: Kreativt skrivande – Futuristisk berättelse

Uppmaning

“Write a futuristic story (500 words) set in a world where electric vehicles have fully replaced traditional combustion-engine vehicles. Describe the environmental changes and societal impact.”

AI-agentens tankeprocess

• Idégenerering: Miljöpåverkan (renare luft, biologisk mångfald), infrastruktur (laddstationer, förnybar energi), ekonomi (nya industrier, minskat oljeberoende), samhälle (tjänstebaserat ägande, kollektivtrafik), berättande (fredliga städer, teknik-natur-harmoni).
• Strukturering: Ordnar berättelsen efter miljö-, infrastruktur-, ekonomi- och samhällsförändringar; avslutar med transformation.
• Utkast: Inleder med en scen år 2050, beskriver fördelar och förändringar, avslutar hoppfullt.
• Granskning: Kontrollerar flöde, engagemang, grammatik och läsbarhet.

Utdrag från botens svar:

“År 2050 stod världen på tröskeln till en ny era, efter att helt ha omfamnat elbilar (EV) som det enda transportsättet. Denna monumentala förändring hade inte bara omformat hur människor rörde sig, utan också förändrat samhällets och miljöns själva struktur.

Himlen var klarare än på över ett sekel. Med avskaffandet av förbränningsmotorfordon hade den tidigare ständiga smogen över storstäder försvunnit. Luftkvaliteten hade förbättrats så dramatiskt att andningssjukdomar kopplade till föroreningar minskade avsevärt. Människor tog djupa andetag av den rena luften, en enkel njutning som blivit den nya normen. Miljöpåverkan var djupgående; ekosystem började återhämta sig och stadsområden såg en återkomst av biologisk mångfald. Parker var fulla av liv och stadsborna njöt av den nyfunna kontakten med naturen.”

Tid: 39 sekunder
Läsbarhet: Flesch-Kincaid-nivå: 13, Poäng: 13.2
Sammanfattningslängd: 493 ord

Analys

• Styrkor: Levande bildspråk, engagerande berättelse, balanserat fokus på miljö och samhälle.
• Svagheter: Kunde innehålla mer tekniska detaljer.
• Poäng: 9.5/10

Uppgift 5: Jämförelse av miljömål

Uppmaning

Jämför miljöpåverkan av elbilar med vätgasbilar. Ta med faktorer som energiproduktion, fordonslivscykel och utsläpp.

AI-agentens tankeprocess

• (0:01) Förståelse av uppmaning: Fokusera på jämförelse av energiproduktion.
• (0:03) Forskningsstart: Samla data om el- och vätgasproduktion.
• (0:06) Ramar: Jämför utifrån energikälla och produktionsmetod.
• (0:08-0:14) Analys: Koldioxidutsläpp, effektivitet, förnybart kontra fossilt, vätgas från ångreformering kontra elektrolys.
• (0:18) Livscykelanalys: Tillverkning, underhåll, avveckling för båda typerna.
• (0:44-0:54) Utsläpp: Skiljer på direkta (avgas) och indirekta (produktion) utsläpp för både elbilar och vätgasbilar.

Analys

• Forskningsinriktad: Söker extern information.
• Strukturerad metod: Bryter ner i komponenter (energi, livscykel, utsläpp).
• Adaptiv: Justerar efter fynd och användarens uppmaning.
• Syntes: Kombinerar källor till heltäckande svar.
• Responsiv: Förfinar analysen på begäran.

Jämförelse med traditionella LLM:er

GPT-4o AI-agent visar en unik förmåga att “tänka” bortom traditionella LLM:er genom att:

1. Adaptivt resonemang: Integrerar kontext från uppmaningar och data, genererar flera strategier istället för fasta svar.
2. Multimodal resursanvändning: Använder verktyg som sökmotorer för realtidskunskap och förbättrar därmed svaren.
3. Stilmässig mångsidighet: Växlar mellan formell och kreativ ton och bibehåller sammanhang.
4. Beslutsfattande: Visar kedja-av-tanke-resonemang likt mänskliga beslut, inklusive etiska överväganden och alternativ.

Viktiga observationer

• GPT-4o AI-agent är mångsidig, noggrann och hanterar olika uppgifter.
• Läsbarhetsmåtten är lämpliga för avancerade användare av tekniska uppgifter.
• Förbättringsområden:
  • Minska upprepningar i långa svar.
  • Gör tekniskt innehåll mer tillgängligt för bredare målgrupper.

Slutsats

Vår analys av GPT-4o AI-agent visar robusta förmågor inom innehållsgenerering, problemlösning och sammanfattning. GPT-4o:s adaptiva resonemang och multimodala integrationer markerar ett betydande steg bortom traditionella LLM:er. Att förstå dess prestationsmått gör det möjligt för användare att skräddarsy uppmaningar och utnyttja dess styrkor i arbetsflöden. GPT-4o:s integration inom forskning, utbildning och industri fortsätter att tänja på gränserna för vad AI-agenter kan åstadkomma.

För fler insikter om AI-agenter och deras tillämpningar, håll utkik på vår blogg.