Google เปิดตัว Harness2 เฟรมเวิร์กโอเพนซอร์สปรับเอเจนต์
Google Research เปิดตัว Harness2 เฟรมเวิร์ก Apache-2.0 สำหรับปรับแต่งเอเจนต์แบบ recursive ยกระดับคะแนน GLM-5 บน WorkBuddy-Bench ขึ้น 11.5 จุด
ภาพประกอบจากคลังภาพสต็อก ไม่ใช่ภาพจากเหตุการณ์จริง
- Google Research เปิดตัว Harness2 เฟรมเวิร์กโอเพนซอร์สลิขสิทธิ์ Apache-2.0
- ความสามารถหลักคือการปรับแต่ง harness ของเอเจนต์ในระหว่างขั้นตอนทดสอบ (test time)
- ช่วยยกระดับคะแนนของโมเดล GLM-5 บน WorkBuddy-Bench เพิ่มขึ้น 11.5 จุด
- การเพิ่มประสิทธิภาพนี้ทำได้โดยไม่ต้องปรับเปลี่ยนน้ำหนัก (weight updates) ของโมเดลแต่อย่างใด
Google Research สร้างความฮือฮาให้กับวงการปัญญาประดิษฐ์อีกครั้งด้วยการประกาศเปิดตัว Harness2 ซึ่งเป็นเฟรมเวิร์กโอเพนซอร์สภายใต้สัญญาอนุญาตแบบ Apache-2.0 ออกมาให้เหล่านักพัฒนาและนักวิจัยได้ใช้งานกันอย่างเป็นทางการ โดยระบบใหม่นี้ถูกออกแบบมาเพื่อทำหน้าที่ปรับแต่งและควบคุมการทำงาน (harness) ของ AI agent ในช่วงเวลาที่มีการทดสอบระบบโดยเฉพาะ
แนวคิดเบื้องหลังเฟรมเวิร์กตัวนี้มุ่งเน้นไปที่การแก้ปัญหาความจำกัดของเอเจนต์แบบเดิมๆ โดยกระบวนการทำงานของ Harness2 จะใช้วิธีการปรับโครงสร้างแบบ recursive เพื่อช่วยให้ AI สามารถปรับตัวและตอบสนองต่อชุดคำสั่งหรือสภาพแวดล้อมจำลองได้อย่างมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้นระหว่างรันไทม์ โดยไม่ต้องอาศัยกระบวนการเทรนซ้ำหรือการปรับค่าพารามิเตอร์ภายในแต่อย่างใด
ผลลัพธ์จากการทดลองใช้งานจริงแสดงให้เห็นถึงศักยภาพที่น่าทึ่ง เมื่อทีมผู้พัฒนาทดลองใช้กระบวนการ refinement เพียงแค่ครั้งเดียว ก็สามารถผลักดันให้ประสิทธิภาพของโมเดล GLM-5 พุ่งสูงขึ้นถึง 11.5 คะแนนเมื่อทดสอบบนเกณฑ์มาตรฐาน WorkBuddy-Bench ซึ่งตัวเลขดังกล่าวสะท้อนให้เห็นว่าเฟรมเวิร์กนี้สามารถรีดเร้นศักยภาพของเอเจนต์ออกมาได้อย่างยอดเยี่ยม
ภาพประกอบจากคลังภาพสต็อก ไม่ใช่ภาพจากเหตุการณ์จริง
การที่ Harness2 สามารถยกระดับประสิทธิภาพของโมเดลเอเจนต์ได้โดยไม่ต้องแตะต้องส่วนน้ำหนัก (weights) ของโมเดล ถือเป็นก้าวสำคัญในทางวิศวกรรม AI เพราะปกติแล้วการพัฒนาความสามารถของโมเดลขนาดใหญ่จำเป็นต้องผ่านกระบวนการฝึกฝนใหม่ (retraining) ที่กินเวลาและทรัพยากรคำนวณมหาศาล แนวทางแบบ test-time harness rewriting จึงเปิดประตูสู่การปรับปรุงความฉลาดของเอเจนต์ได้อย่างรวดเร็วและยืดหยุ่นกว่าเดิมมากในทางปฏิบัติ
การปล่อยโค้ดต้นฉบับออกมาในรูปแบบโอเพนซอร์สของ Google ในครั้งนี้คาดว่าจะช่วยเร่งการพัฒนาและต่อยอดงานวิจัยด้าน autonomous agents ในชุมชนนักพัฒนาทั่วโลกให้ก้าวไปอีกขั้น และเปิดโอกาสให้ผู้สนใจสามารถนำไปปรับใช้กับระบบปัญญาประดิษฐ์อื่นๆ ได้อย่างอิสระ
ที่มา: MarkTechPost
พบข้อมูลผิดพลาดในบทความนี้? แจ้งปัญหาบทความนี้
ความคิดเห็น
แสดงความคิดเห็น