Episode 171 - KI generiert: KS Pulse - SelfGoal, Mixture-of-Agents

KI Generierte News of the Day. Der Pulse ist ein Experiment ob es interessant ist die aktuellen Nachrichten in ca. 5 min. kleinen Paketen täglich zu bekommen. 

Er ist vollständig KI generiert. Einzig und allein der Inhalt ist kuratiert. Carsten und ich wählen passende Nachrichten aus. Danach wird sowohl das Manuskript als auch die Audio Datei vollständig automatisiert erstellt.

Dementsprechend können wir nicht immer für die Richtigkeit garantieren.

- SelfGoal: Your Language Agents Already Know How to Achieve High-level Goals - https://arxiv.org/pdf/2406.04784
- Mixture-of-Agents Enhances Large Language Model Capabilities - https://arxiv.org/pdf/2406.04692

Transcript

Hallo Carsten, heute sprechen wir in unserem "Knowledge Science Pulse" Podcast über zwei spannende Papers, die sich mit der Verbesserung der Fähigkeiten von Large Language Models  befassen. Bist du bereit, in die faszinierende Welt der KI einzutauchen?

####  Auf jeden Fall, Sigurd! Ich bin schon sehr gespannt, was diese beiden Papers an neuen Erkenntnissen für uns bereithalten. Lass uns gleich mit dem ersten Paper "SELFGOAL: Your Language Agents Already Know How to Achieve High-level Goals" von Yang et al. starten. Worum geht es da genau?

####  Die Autoren stellen in diesem Paper einen neuartigen Ansatz namens SELFGOAL vor, der die Fähigkeiten von Sprachagenten verbessern soll, hochrangige Ziele mit begrenzter menschlicher Anleitung und verzögertem Umgebungsfeedback zu erreichen. Dabei wird ein hochrangiges Ziel adaptiv in eine Baumstruktur von praktischeren Unterzielen zerlegt.

####  Das klingt sehr interessant! Wie funktioniert SELFGOAL denn im Detail?

####  SELFGOAL besteht im Kern aus zwei Modulen: dem Such- und dem Zerlegungsmodul. Das Suchmodul wählt auf Basis des aktuellen Zustands und der existierenden Knoten im GOALTREE die nützlichsten Unterziele aus. Das Zerlegungsmodul zerlegt dann einen Zielknoten in eine Liste von konkreteren Unterzielen als nachfolgende Blätter. Dadurch wird der GOALTREE adaptiv selbst erweitert.

####  Und wie haben die Autoren die Leistung von SELFGOAL evaluiert?

####  Sie führten umfangreiche Experimente in verschiedenen kompetitiven, kooperativen und verzögert rückmeldenden Umgebungen durch. Die Ergebnisse zeigen, dass SELFGOAL die Leistung von Sprachagenten über verschiedene Aufgaben hinweg signifikant verbessert. Besonders in Szenarien, in denen Agenten dazu neigen von ihren Zielen abzuweichen, war SELFGOAL sehr erfolgreich darin, die Agenten auf Kurs zu halten.

####  Das sind wirklich beeindruckende Ergebnisse! Lass uns nun zum zweiten Paper "Mixture-of-Agents Enhances Large Language Model Capabilities" von Wang et al. kommen. Was ist der Ansatz hier?

####  In diesem Paper wird die sogenannte Mixture-of-Agents Methodik, kurz MoA, vorgestellt. MoA nutzt mehrere LLMs in einem iterativen Prozess, um die kollektiven Stärken der Modelle zu kombinieren und so die Generierungsqualität zu verbessern. 

####  Und wie ist MoA im Detail aufgebaut?

####  MoA hat eine geschichtete Architektur, wobei jede Schicht mehrere LLM-Agenten enthält. Jeder Agent erhält alle Ausgaben der Agenten der vorherigen Schicht als zusätzliche Information für die Generierung seiner Antwort. Durch diese iterative Verfeinerung über mehrere Zyklen hinweg soll eine robustere und umfassendere Antwort erreicht werden.

####  Sehr spannend! Wie haben die Autoren MoA evaluiert und was waren die Ergebnisse?

####  Sie führten umfassende Evaluierungen mit den Benchmarks AlpacaEval 2.0, MT-Bench und FLASK durch, um die Antwortqualität in verschiedenen Dimensionen zu bewerten. Die Ergebnisse zeigen substantielle Verbesserungen mit MoA. Auf AlpacaEval 2.0 erreichte MoA beispielsweise eine neue State-of-the-Art Gewinnrate von 65,8% im Vergleich zu 57,5% des vorherigen Spitzenreiters GPT-4 Omni. 

####  Wow, das sind wirklich beeindruckende Ergebnisse! Durch die Kombination der Stärken mehrerer LLMs scheint MoA deren Reasoning- und Sprachgenerierungsfähigkeiten auf ein neues Level zu heben. 

####  Genau, die Kollaborativität von Sprachmodellen, also deren Tendenz bessere Antworten zu generieren wenn sie Zugriff auf die Ausgaben anderer Modelle haben, scheint hier sehr effektiv ausgenutzt zu werden. Die Autoren zeigen sogar, dass diese Verbesserung auch dann auftritt, wenn die zusätzlichen Antworten der anderen Modelle für sich genommen von geringerer Qualität sind.

####  Faszinierend, wie sich durch geschickte Orchestrierung die kollektive Intelligenz der Modelle nutzbar machen lässt! Ich denke wir können gespannt sein, welche weiteren Fortschritte diese Ansätze in Zukunft noch bringen werden. KI bleibt definitiv ein hochspannendes Forschungsfeld.

####  Da stimme ich dir voll und ganz zu, Carsten! Mit SELFGOAL und MoA wurden hier zwei vielversprechende Methoden vorgestellt, um LLMs noch leistungsfähiger zu machen. Wir dürfen gespannt sein, was die Zukunft hier noch bringen wird. Damit sind wir auch schon am Ende unserer heutigen Folge. Vielen Dank fürs Zuhören und bis zum nächsten Mal!