Améliorer les modèles de langage avec des arbres de comportement

Les modèles de langage ont beaucoup avancé ces derniers temps, surtout dans des domaines comme le traitement du langage naturel (NLP) et la vision par ordinateur. Ces modèles sont utiles pour plein de tâches, mais ils montrent aussi des faiblesses, surtout face à des situations inattendues. Ça a mené à la nécessité de meilleurs frameworks qui peuvent combiner ces modèles avec des techniques de programmation et d'IA traditionnelles. Une approche prometteuse est l'utilisation des Arbres de Comportement, qui peuvent créer un moyen plus structuré de programmer des agents intelligents qui utilisent efficacement les modèles de langage.

#Le problème avec les modèles de langage

Les modèles de langage, surtout ceux basés sur des architectures de transformateur, sont entraînés sur d'énormes quantités de données textuelles. Ils excellent à générer un texte cohérent en fonction du contexte qu'ils ont. Cependant, ils ont souvent du mal à être fiables dans des situations réelles. Quelques problèmes clés avec ces modèles incluent :

#Hallucination

Les modèles de langage peuvent produire des textes qui n'ont aucun sens ou qui sont incorrects, ce qu'on appelle l'hallucination. C'est un gros problème dans des situations où la précision est critique, comme la génération de contenu structuré. Plus le processus de génération dure, plus les hallucinations sont susceptibles de se produire.

#Multimodalité

Beaucoup de tâches du monde réel impliquent plus que juste du texte ; elles peuvent nécessiter de l'audio, des images ou d'autres entrées. Les modèles de langage seuls ne suffisent pas pour des tâches qui nécessitent de comprendre ou de générer à travers différents types de données. Bien que certaines tentatives aient été faites pour créer des modèles qui gèrent plusieurs modalités, elles nécessitent souvent de combiner différents modèles, ce qui peut compliquer les choses.

#Le défi de la planification

Les modèles de langage ne sont pas conçus pour planifier. Ils peuvent aider dans certaines tâches de planification mais ne peuvent pas effectuer la planification complète par eux-mêmes. Cette limitation requiert de les intégrer avec d'autres types de systèmes pour atteindre une performance satisfaisante.

#L'effet ELIZA

Les utilisateurs perçoivent souvent les modèles de langage comme étant plus intelligents qu'ils ne le sont, ce qui mène à une confiance mal placée dans leurs résultats. Ce phénomène peut amener les utilisateurs à ignorer un comportement incorrect jusqu'à ce que ça devienne un gros problème. Donc, s'assurer que les modèles de langage fonctionnent dans des paramètres sûrs est crucial.

#Les arbres de comportement comme solution

Pour faire face à ces limitations, les arbres de comportement offrent une manière structurée de programmer qui peut améliorer la performance des agents utilisant des modèles de langage. Les arbres de comportement décomposent les tâches complexes en unités plus simples qui sont plus faciles à gérer et à exécuter. Ils se composent d'actions "atomiques", qui sont des tâches de base qui peuvent être combinées en comportements plus complexes.

#Comprendre les arbres de comportement

Dans un arbre de comportement, les tâches sont organisées dans une structure hiérarchique. Chaque nœud de l'arbre représente soit une action, soit un mécanisme de contrôle qui détermine comment d'autres actions sont exécutées. La simplicité des relations entre les nœuds permet une flexibilité et une réutilisation facile des composants, rendant plus simple la construction de systèmes complexes.

#Dendron : un outil pour construire des agents de modèle de langage

Pour faciliter la programmation d'agents utilisant des arbres de comportement, une bibliothèque Python appelée Dendron a été développée. Dendron permet aux programmeurs de créer facilement des arbres de comportement qui intègrent des modèles de langage pour réaliser diverses actions et évaluations basées sur des entrées en langage naturel. Ce framework permet une prise de décision plus fluide et adaptable dans les agents.

#Intégration des modèles de langage

Dendron intègre des modèles de langage dans des arbres de comportement de deux manières principales : en tant que nœuds d'action et nœuds de condition.

#Nœuds d'action

Les nœuds d'action dans Dendron peuvent utiliser des modèles de langage pour réaliser des tâches. Il y a deux types principaux de nœuds d'action :

1. Nœuds de modèle de langage causals : Ces nœuds déclenchent le processus de génération d'un modèle de langage causal quand ils sont appelés. Ils prennent des entrées d'une partie désignée de l'arbre de comportement et produisent des sorties qui peuvent ensuite être utilisées par d'autres parties de l'arbre.

2. Nœuds de modèle image-langage : Ceux-ci étendent la fonctionnalité des modèles de langage causals pour inclure des entrées multimodales, comme du texte et des images. Cela permet une approche plus intégrée pour les tâches qui nécessitent de comprendre à travers différents types de données.

#Nœuds de condition

Les nœuds de condition dans Dendron permettent une évaluation flexible des entrées. Par exemple, un nœud CompletionCondition peut évaluer la probabilité de différentes réponses selon un prompt. Cela permet à l'agent de prendre des décisions non seulement sur la base de conditions fixes mais aussi sur les nuances des entrées des utilisateurs.

#Études de cas

Pour illustrer l'efficacité de Dendron et des arbres de comportement, plusieurs études de cas sont présentées, montrant différentes applications.

#Étude de cas 1 : Agent de chat

Dans cette étude de cas, un agent de chat est programmé en utilisant Dendron. L'arbre de comportement de l'agent de chat est conçu pour écouter les entrées des utilisateurs, transcrire l'audio, générer des réponses et gérer le flux de la conversation. Les composants clés incluent :

• Séquence de pensée : Cette partie de l'arbre est responsable de vérifier s'il est temps de générer une réponse en fonction des entrées des utilisateurs.
• Séquence de parole : Une fois qu'une réponse est générée, cette section gère comment l'agent parle à l'utilisateur, décomposant le texte généré en morceaux gérables.

#Étude de cas 2 : Agent d'inspection visuelle

La deuxième étude de cas se concentre sur un agent d'inspection visuelle conçu pour examiner l'infrastructure à la recherche de problèmes de maintenance. L'arbre de comportement guide l'agent dans l'analyse des entrées visuelles, la détection d'objets, et décide s'il est nécessaire d'effectuer une maintenance. Il inclut des fonctionnalités comme l'interaction avec l'utilisateur pour spécifier quels types d'objets rechercher et un mécanisme pour classifier l'état de l'infrastructure.

#Étude de cas 3 : Sécurité dans les agents de modèle de langage

La dernière étude de cas examine comment améliorer la sécurité des agents de modèle de langage en utilisant des arbres de comportement. Un problème spécifique abordé est la nécessité de protéger les informations sensibles afin qu'elles ne soient pas révélées par le modèle. En séparant le processus de classification des requêtes des utilisateurs de la génération de réponses, l'arbre de comportement améliore la capacité de l'agent à éviter de révéler des secrets.

#Conclusion

Intégrer des arbres de comportement avec des modèles de langage offre une approche structurée et flexible pour programmer des agents intelligents. La bibliothèque Dendron permet aux développeurs de créer des systèmes complexes tout en garantissant sécurité et fiabilité. Ce travail met en lumière le potentiel des arbres de comportement pour améliorer la performance des agents de modèle de langage, montrant qu'ils peuvent être un outil essentiel dans le développement de solutions IA efficaces.

À mesure que la technologie continue d'évoluer, d'autres recherches peuvent approfondir ces idées, explorer plus d'applications et renforcer les capacités des agents intelligents.