A2Flow: Büyük Dil Modelleriyle Otomatik ve Ölçeklenebilir İş Akışı Tasarımı
A2Flow: Büyük Dil Modelleriyle Otomatik ve Ölçeklenebilir İş Akışı Tasarımı
A2Flow, büyük dil modellerini kullanarak insan müdahalesine gerek kalmadan otomatik ve genel kullanılabilir iş akışları oluşturabiliyor.
Önemli Noktalar
- A2Flow, iş akışlarını tamamen otomatik olarak oluşturmak için kendi kendine uyarlanabilen soyutlama operatörleri kullanıyor.
- Manuel olarak tanımlanmış operatörlere olan bağımlılığı azaltarak genel kullanılabilirlik ve ölçeklenebilirlik sağlıyor.
- Yapılan testlerde, mevcut yöntemlere göre %2,4 ve %19,3 oranında ortalama performans artışı ve %37 daha az kaynak kullanımı elde edildi.
A2Flow Nedir?
A2Flow, büyük dil modellerinin (LLM) gücünden yararlanarak ajan tabanlı iş akışlarının otomatik bir şekilde tasarlanmasını sağlayan yeni bir çerçevedir. Mevcut yöntemlerde, iş akışlarını oluşturan operatörler genellikle elle önceden tanımlanırken, A2Flow bu süreci tamamen otomatikleştiriyor.
Teknik Detaylar
A2Flow, üç aşamalı bir operatör çıkarım süreci uyguluyor:
- Vaka Tabanlı İlk Operatör Oluşturma: Uzman gösterimleri ve büyük dil modeli muhakemesiyle, duruma özel operatörler üretiliyor.
- Operatör Kümeleme ve Ön Soyutlama: Farklı görevlerde benzer operatörler gruplanarak ilk soyutlamalar oluşturuluyor.
- Derin Soyutlama ve Yürütme Operatörleri: Uzun zincirli düşünme ve çoklu yol muhakemesiyle, daha kompakt ve genelleştirilebilir yürütme operatörleri ortaya çıkarılıyor.
Bu operatörler, manuel ön tanımlamaya gerek olmadan tekrar kullanılabilen yapı taşları olarak iş akışlarının oluşturulmasında kullanılıyor. Ayrıca, A2Flow’un operatör hafızası mekanizması, geçmiş çıktıların kaydını tutarak karar verme süreçlerini iyileştiriyor.
Deneysel Sonuçlar
A2Flow, genel ve gömülü kıyaslama testlerinde, mevcut en iyi yöntemlere kıyasla ortalama %2,4 ve %19,3 oranında performans artışı sağladı. Ayrıca kaynak kullanımı %37 oranında azaltıldı.
Daha Fazla Bilgi
A2Flow hakkında daha detaylı bilgiye ve kaynak koduna buradan ulaşabilirsiniz.
Kaynak: arxiv.org