RSS VentureBeat
Подписаться
SkillOpt от Microsoft с открытым исходным кодом автоматически обновляет навыки ИИ-агентов без изменения весов модели
Навыки агента имеют решающее значение для адаптации моделей ИИ к конкретным задачам и рабочим процессам путем предоставления инструкций в текстовых файлах. В настоящее время оптимизация этих навыков является ручным и итеративным процессом, основанным на догадках. Microsoft разработала SkillOpt, фреймворк с открытым исходным кодом, который рассматривает навыки агента как обучаемые объекты. SkillOpt использует оптимизацию в стиле глубокого обучения для систематического улучшения этих навыков на основе обратной связи по производительности без изменения весов базовой модели ИИ. Такой подход позволяет ИИ исследовать модификации документов с навыками и находить оптимальные комбинации инструкций. SkillOpt продемонстрировал превосходную производительность на отраслевых эталонных показателях, значительно повысив точность таких моделей, как GPT-5.5. Полученные навыки компактны и переносимы, что позволяет ИИ-агентам легко адаптироваться к новым областям. Фреймворк вносит математическую дисциплину в текстовую оптимизацию посредством цикла "предложение-тестирование". Этот процесс включает бюджет редактирования, действующий как скорость обучения, и проверочные шлюзы для обеспечения улучшений. SkillOpt устраняет ограничения предыдущих методов, предоставляя стабильные, повторно используемые артефакты навыков. Он показал широкую эффективность в различных моделях и средах выполнения. Фреймворк также эффективен, производя финальные навыки объемом менее 2000 токенов.
