Çoklu Ajanlı LLM Sistemlerinde Araç Kullanım Güvenilirliği İçin Yeni Tanı Çerçevesi Tanıtıldı
Çoklu Ajanlı LLM Sistemlerinde Araç Kullanım Güvenilirliği İçin Yeni Tanı Çerçevesi Tanıtıldı
Büyük dil modelleriyle çalışan çoklu ajanlı sistemlerde araç kullanım güvenilirliğini değerlendirmeye yönelik kapsamlı bir tanı çerçevesi yayınlandı.
Önemli Noktalar
- 12 kategoriden oluşan hata taksonomisi ile araç kullanımındaki başarısızlıklar detaylı şekilde sınıflandırıldı.
- Qwen2.5:32b modeli, GPT-4.1 ile aynı kusursuz başarıyı gösterdi.
- Orta boyutlu modeller, maliyet-etkin ve hızlı çözümler sunarak KOBİ’ler için uygunluk gösteriyor.
Tanı Çerçevesinin Amacı ve Kapsamı
Büyük dil modelleriyle (LLM) çalışan çoklu ajanlı sistemler, kurumsal otomasyon süreçlerinde devrim yaratıyor. Ancak, bu sistemlerin araç kullanımındaki güvenilirliğini sistematik olarak değerlendirecek yöntemler eksik kalıyordu. Yeni tanıtılan kapsamlı tanı çerçevesi, büyük veri analitiğinden yararlanarak özellikle gizliliğe duyarlı, KOBİ odaklı dağıtımlarda prosedürel güvenilirliği ölçmeyi hedefliyor.
Teknik Detaylar
Çerçeve, araç başlatma, parametre yönetimi, yürütme ve sonuç yorumlamasında karşılaşılan hata türlerini 12 kategori altında topluyor. 1.980 deterministik test örneği kullanılarak, hem açık ağırlıklı modeller (Qwen2.5 serisi, Functionary) hem de tescilli alternatifler (GPT-4, Claude 3.5/3.7) çeşitli donanım ortamlarında değerlendirildi.
Analizler, özellikle araç başlatma aşamasındaki güvenilirlik sorunlarının küçük modellerde temel darboğaz olduğunu gösteriyor. Buna karşın, Qwen2.5:32b modeli, GPT-4.1 ile aynı şekilde kusursuz sonuçlar verdi. Orta boyutlu Qwen2.5:14b modeli ise, 96,6% başarı oranı ve 7,3 saniye gecikme süresiyle uygun donanımda verimlilik ve doğruluk arasında dengeli bir çözüm sunuyor. Bu da kaynakları sınırlı olan kuruluşlar için maliyet-etkin akıllı ajan dağıtımını mümkün kılıyor.
Sonuç ve Sektörel Etki
Sunulan tanı çerçevesi, araç destekli çoklu ajanlı yapay zeka sistemlerinin güvenilirliğini sistematik olarak ölçmek için altyapı oluşturuyor. Özellikle KOBİ’ler ve gizliliğe duyarlı sektörler için bu tür değerlendirme araçlarının önemi giderek artıyor.
En Güncel Gelişmeler İçin
En güncel teknoloji haberleri ve analizleri için bizi sosyal medyada @synvalo hesabından takip edebilirsiniz.
Kaynak: arxiv.org