要約:
- Agentic AIの導入に不確実性と論議があるが、Agentic AIワークフローが導入されることは確実。
- LangChainなどのフレームワークと開発ツールが採用され、LLMとfine-tuned LLMが対話し、API/サービスと連携してタスクを実行するワークフローが構築されつつある。
- 新しいアーキテクチャや技術が、長文や正確な出力を可能にする次世代LLMモデルの開発に注目されている。
- Jambaモデルは、Transformer層とMamba層、MoEモジュールを組み合わせたアーキテクチャで、長いテキストや正確な出力に適している。
- JEPAやMAMBAのような新しいアーキテクチャも、伝統的なTransformerモデルの制限に対処するために注目されている。
考察:
現在のAI技術の進化に伴い、Agentic AIの時代が近づいています。新しいアーキテクチャや技術が、長文への対応や正確な出力に焦点を当てて次世代のLLMモデルを開発するために重要な役割を果たしています。特にJambaやJEPA、MAMBAなどの新しいアーキテクチャは、現行のTransformerモデルの制限に対処する可能性があります。これらの新しいアプローチは、AIシステムとエージェントへの技術的な飛躍を可能にし、今後の展望が非常に興味深いものとなっています。
元記事: https://www.startuphub.ai/towards-agentic-ai-workflows-with-new-llm-architectures/