Models
Datasets
Spaces
Docs
Enterprise
Pricing
Log In
Sign Up

Agents Course documentation

Быстрая самопроверка (не оценивается)

Agents Course

Раздел 0. Добро пожаловать на курс!

Прямой эфир 1. Как работает курс, вопросы и ответы

Раздел 1. Введение в Агентов

Введение Что такое Агент? Быстрый тест 1 Что такое LLM? Сообщения и специальные токены Что такое инструменты? Быстрый тест 2 Понимание ИИ агентов через цикл "Мысль-Действие-Наблюдение" Мышление, внутренние рассуждения и подход Re-Act Действия, позволяющие агенту взаимодействовать с окружающей средой Наблюдение, интеграция обратной связи для Осмысления и Адаптации Библиотека фиктивного агента Давайте создадим нашего первого агента используя Smolagents Раздел 1 Финальный тест Получите свой сертификат Заключение

Бонусный раздел 1. Дообучение LLM для вызова функций

Когда будут опубликованы следующие шаги?

Join the Hugging Face community

and get access to the augmented documentation experience

Collaborate on models, datasets and Spaces

Faster examples with accelerated inference

Switch between documentation themes

to get started

Быстрая самопроверка (не оценивается)

Что?! Еще один тест? Мы знаем, мы знаем, … 😅 Но эта короткий, не оцениваемый тест поможет вам закрепить ключевые понятия, которые вы только что выучили.

Этот тест охватывает Большие Языковые Модели (Large Language Model), системы сообщений и инструменты; важные компоненты для понимания и создания агентов ИИ.

Вопрос 1: Что из перечисленного ниже лучше всего описывает AI инструмент?

Процесс, который генерирует только текстовые ответы. Исполняемый процесс или внешнее API, позволяющие агентам выполнять определенные задачи и взаимодействовать с внешней средой Функция, хранящая диалоги агентов.

Вопрос 2: Как AI агенты используют инструменты в качестве формы “действия” в окружающей среде?

Пассивно ожидая инструкций пользователя. Используя только предварительно запрограммированные ответы. Запрашивая LLM сгенерировать код вызова инструментов, когда это необходимо, и запуская инструменты от имени модели

Вопрос 3: Что такое Большая Языковая Модель (LLM)?

Простой чат-бот, предназначенный для ответов на заранее определенные вопросы. Модель глубокого обучения, обученная на больших объемах текста для понимания и генерации человекоподобного языка. AI, основанный на правилах, который следует строго определенным командам.

Вопрос 4: Что из перечисленного ниже лучше всего описывает роль специальных токенов в LLM?

Это дополнительные слова, которые хранятся в словаре модели для повышения качества генерации текста. Они выполняют такие специфические функции, как обозначение конца последовательности (EOS) или разделение различных ролей сообщений в моделях чата. Это случайно вставленные токены, используемые для улучшения вариативности ответов.

Вопрос 5: Как внутри AI модели чата обрабатывают сообщения пользователей?

Они напрямую интерпретируют сообщения как структурированные команды без каких-либо преобразований. Они преобразуют сообщения пользователя в форматированную подсказку, конкатенируя сообщения системы, пользователя и ассистента. Они генерируют ответы случайным образом, основываясь на предыдущих диалогах.

Получилось? Отлично! Теперь давайте погрузимся в полный поток Агентов и начнем создавать вашего первого ИИ-Агента!.

< > Update on GitHub

←Что такое инструменты? Понимание ИИ агентов через цикл "Мысль-Действие-Наблюдение"→

Быстрая самопроверка (не оценивается) Вопрос 1: Что из перечисленного ниже лучше всего описывает AI инструмент? Вопрос 2: Как AI агенты используют инструменты в качестве формы “действия” в окружающей среде? Вопрос 3: Что такое Большая Языковая Модель (LLM)? Вопрос 4: Что из перечисленного ниже лучше всего описывает роль специальных токенов в LLM? Вопрос 5: Как внутри AI модели чата обрабатывают сообщения пользователей?