- Large Language Models (LLMs)に基づく知識とタスクアシスタントのプログラミングには重要な問題が発生する
- これらのエージェントは、正確で適切な情報を信頼性を持って取得および提供する必要があるが、幻覚と呼ばれる現象によりしばしば正当化されない応答をする傾向がある
- 幻覚とは、モデルが訓練された実データや知識に根拠のない情報が生成されるプロセスを指す
- 従来の対話ツリーは会話の流れを制御する手段を提供するが、事前に確立された一部の会話フローにしか対応できないため柔軟性に欠ける
- Stanfordの研究者は、KITAというプログラム可能なフレームワークを導入し、複雑なユーザーインタラクションを管理できるタスク志向型対話エージェントを構築する
- KITAは開発者がエージェントの振る舞いを制御できるよう設計されており、KITAワークシートという表現豊かな仕様を通じて信頼性のある応答を提供する
- KITAは、従来の対話ツリーよりも柔軟かつ信頼性の高いメソッドを提供する
- KITAは実ユーザートライアルで62人のユーザーに成功を示し、GPT-4よりも優れたパフォーマンスを示した
- KITAは安定性、適応性、開発者向けフレンドリーなフレームワークを提供し、正確で信頼性の高い応答を可能にする
この記事では、幻覚という問題に対処し、KITAという新しいプログラム可能なフレームワークが紹介されています。KITAは従来の対話ツリーやLLMsの制限を超え、柔軟性と信頼性の高い応答を提供することが特徴です。開発者がエージェントの振る舞いを制御しやすく、簡単かつ効率的なポリシーのプログラミングを可能にします。