Как использовать агенты Hugging Face для решения задач NLP
Hugging Face — ИИ-сообщество с открытым исходным кодом для практиков машинного обучения — недавно интегрировало концепцию инструментов и агентов в свою популярную библиотеку Transformers. Если вы уже использовали Hugging Face для решения задач обработки естественного языка (NLP), компьютерного зрения и работой над аудио/речью, вам будет интересно узнать о дополнительных возможностях Transformers.
Агенты значительно улучшают пользовательский опыт. Допустим, вы хотите использовать модель из Hugging Face Hub для создания переводов с английского на французский. В этом случае вам пришлось бы провести исследование, чтобы найти хорошую модель, затем выяснить, как именно ее использовать, и после написать для нее код и создать перевод.
Но что, если в вашем распоряжении был бы эксперт на платформе Hugging Face, который уже освоил все это? Вы бы просто сказали эксперту, что хотите перевести предложение с английского на французский, а он позаботился бы о том, чтобы найти хорошую модель, написать код задачи и выдать результат — и сделал бы все гораздо быстрее, чем мы с вами.
Именно для этого и предназначены агенты. Вы описываете агенту задачу на простом английском языке, а агент изучает имеющиеся в его арсенале инструменты и выполняет вашу задачу. Это очень похоже на то, как если бы вы попросили ChatGPT перевести предложение, а ChatGPT позаботился бы обо всем остальном. Но вместо того чтобы ограничиваться несколькими моделями, которые использует ChatGPT (т. е. моделями Open AI, такими как GPT 3.5 и GPT-4), агенты имеют доступ ко многим моделям, доступным на Hugging Face.
Теперь, разобравшись с тем, как работают агенты и инструменты, посмотрим, как реализовать их возможности.
Hugging Face — ИИ-сообщество с открытым исходным кодом для практиков машинного обучения — недавно интегрировало концепцию инструментов и агентов в свою популярную библиотеку Transformers. Если вы уже использовали Hugging Face для решения задач обработки естественного языка (NLP), компьютерного зрения и работой над аудио/речью, вам будет интересно узнать о дополнительных возможностях Transformers.
Агенты значительно улучшают пользовательский опыт. Допустим, вы хотите использовать модель из Hugging Face Hub для создания переводов с английского на французский. В этом случае вам пришлось бы провести исследование, чтобы найти хорошую модель, затем выяснить, как именно ее использовать, и после написать для нее код и создать перевод.
Но что, если в вашем распоряжении был бы эксперт на платформе Hugging Face, который уже освоил все это? Вы бы просто сказали эксперту, что хотите перевести предложение с английского на французский, а он позаботился бы о том, чтобы найти хорошую модель, написать код задачи и выдать результат — и сделал бы все гораздо быстрее, чем мы с вами.
Именно для этого и предназначены агенты. Вы описываете агенту задачу на простом английском языке, а агент изучает имеющиеся в его арсенале инструменты и выполняет вашу задачу. Это очень похоже на то, как если бы вы попросили ChatGPT перевести предложение, а ChatGPT позаботился бы обо всем остальном. Но вместо того чтобы ограничиваться несколькими моделями, которые использует ChatGPT (т. е. моделями Open AI, такими как GPT 3.5 и GPT-4), агенты имеют доступ ко многим моделям, доступным на Hugging Face.
Теперь, разобравшись с тем, как работают агенты и инструменты, посмотрим, как реализовать их возможности.