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파인튜닝은 잊어버립니다. RAG는 컨텍스트를 누설합니다. 하이퍼네트워크는 에이전트가 필요로 하는 모델을 온디맨드로 구축합니다.
엔터프라이즈 AI 에이전트는 지속적인 인간의 감독이 필요하기 때문에 지속적인 효율성을 제공하지 못하는 경우가 많습니다. 이는 AI 모델이 입력이 증가함에 따라 정확도를 잃고 시간이 지남에 따라 신뢰성이 떨어지기 때문에 발생합니다. 미세 조정과 같은 전통적인 해결책은 치명적인 망각의 위험이 있거나 모델 스프로를 생성하는 반면, 인컨텍스트 학습은 컨텍스트 부패와 비용 상승에 시달립니다. 이러한 방법들은 모델이 최신 상태이고 올바른 컨텍스트를 사용하고 있다고 보장할 수 없기 때문에 인간을 계속 참여시킵니다.
유망한 대안은 하이퍼네트워크를 사용하여 온디맨드로 작고 작업별 모델을 생성하는 것입니다. 이 접근 방식은 추론 시점에 모델 어댑터를 생성하여 미세 조정의 재훈련 비용과 프롬프트의 컨텍스트 제한을 우회합니다. 이렇게 생성된 모델은 좁고 최신이며 작아서 오류 표면을 줄이고 자율성을 높입니다.
그러나 이 하이퍼네트워크 접근 방식의 성공은 모델 보정 및 충분한 규모에 달려 있으며, 이는 여전히 활발한 연구 분야입니다. 출력물을 출처에 근거시키는 것은 효율적인 인간 검증을 가능하게 하고 자동화 편향에 대한 의존을 방지하는 데 중요합니다. 개선되는 모델의 소유권과 실행 위치 또한 중요한 고려 사항입니다. 좁고 반복적인 작업의 경우, 하이퍼네트워크로 생성된 모델은 상당한 비용 및 자율성 이점을 제공합니다. 더 간단하고 짧은 작업의 경우, 잘 프롬프트된 프론티어 모델로 충분할 수 있습니다. 구매하기 전에 지식이 어디에 있는지, 근거 메커니즘, 에스컬레이션 트리거 및 피드백 소유권을 이해하는 것이 필수적입니다.
