FutureWeaver ile Çoklu Ajan Sistemlerinde Test Zamanı Hesaplama Planlaması
FutureWeaver: Çoklu Ajan Sistemlerinde Test Zamanı Hesaplamayı Optimize Eden Yeni Yaklaşım
FutureWeaver, sabit bütçeler altında çoklu ajan sistemlerinde test zamanı hesaplama dağıtımını optimize ederek işbirliğini ve görev başarısını artırıyor.
Önemli Noktalar
- FutureWeaver, çoklu ajan sistemlerinde test zamanı hesaplama tahsisini planlamak için yeni bir çerçeve sunuyor.
- Modüler işbirliği sayesinde, tekrar eden etkileşim desenleri otomatik olarak yeniden kullanılabilir modüllere dönüştürülüyor.
- Çalışmalar, FutureWeaver’ın farklı bütçe seviyelerinde mevcut yöntemlerden daha iyi performans gösterdiğini ortaya koyuyor.
FutureWeaver Nedir?
Büyük dil modellerinin performansı, ek bir eğitim gerektirmeden test zamanında daha fazla hesaplama kaynağı ayrıldığında artabiliyor. Son yıllarda tekrarlı örnekleme, kendi kendini doğrulama ve öz-yansıtma gibi tekniklerin, görev başarısını artırmak için daha fazla hesaplama tahsis ederek etkili olduğu gösterildi. Ancak, çoklu ajanların yer aldığı sistemlerde bu teknikleri uygulamak zorlu; çünkü ajanlar arasında işbirliğini destekleyecek, hesaplamayı verimli şekilde dağıtacak ilkesel mekanizmalar eksik.
Modüler İşbirliği Yaklaşımı
FutureWeaver, sabit bütçeler altında çoklu ajan sistemlerinde test zamanı hesaplama planlaması ve optimizasyonu için geliştirilmiş bir çerçeve sunuyor. Bu sistemde işbirliği, tekrar eden çoklu ajan iş akışlarını kapsülleyen ve çağrılabilir fonksiyonlar olarak tanımlanan modüller üzerinden sağlanıyor. Geçmiş etkileşimlerden elde edilen desenler, kendiliğinden oynama ve öz-yansıtma yöntemleriyle otomatik olarak soyutlanıp modüllere dönüştürülüyor.
Çift Katmanlı Planlama Mimarisi
FutureWeaver, mevcut görev durumunu analiz ederken gelecekteki adımları öngörerek hesaplama tahsisini optimize eden çift katmanlı bir planlama mimarisi kullanıyor. Bu sayede, hesaplama kaynakları hem anlık ihtiyaçlara hem de olası gelecek senaryolara göre en verimli şekilde dağıtılabiliyor.
Deneysel Sonuçlar
Karmaşık çoklu ajan benchmark’larında yapılan deneyler, FutureWeaver’ın farklı bütçe kısıtlamalarında mevcut yöntemlere kıyasla istikrarlı şekilde daha iyi sonuçlar verdiğini gösteriyor. Bu da, inference (çıkarım) zamanında optimizasyon ve işbirliği gerektiren uygulamalarda FutureWeaver’ın etkinliğini kanıtlıyor.
Kaynak: arxiv.org