تفاوت مدل‌های زبانی بزرگ و عامل‌های هوشمند؛ زبان‌دان‌ها در برابر تصمیم‌گیرها

مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) و عامل‌های هوش مصنوعی (AI Agents) دو دستاورد مهم و تازه در حوزه هوش مصنوعی هستند. هرچند برخی افراد این دو را مشابه دانسته و زیر عنوان کلی «هوش مصنوعی» به کار می‌برند، عملکردشان متفاوت است.

به گزارش اخبار زنده و به نقل از Analytics Insight، مدل‌های زبانی بزرگ بر فهم و تولید متن شبیه انسان تمرکز دارند، در حالی که عامل‌های هوشمند وظیفه انجام کارها، تصمیم‌گیری و تعامل با محیط را بر عهده دارند.

مدل‌های زبانی بزرگ سامانه‌هایی هستند که بر اساس حجم عظیمی از داده‌های متنی آموزش می‌بینند تا زبان انسانی را درک و تولید کنند؛ نمونه‌هایی مانند GPT شرکت OpenAI یا PaLM گوگل. این فناوری برای تولید متن، ترجمه زبان، خلاصه‌سازی اطلاعات و پاسخ‌گویی به پرسش‌ها کاربرد دارد.

LLM‌ها تنها به درخواست کاربر پاسخ می‌دهند و به‌صورت مستقل قادر به تصمیم‌گیری یا اقدام نیستند. همین ویژگی باعث شده در ابزارهایی مانند چت‌بات‌ها، نرم‌افزارهای تولید محتوا و برنامه‌های ترجمه کاربرد فراوان داشته باشند.

 

در مقابل، عامل‌های هوش مصنوعی سامانه‌های خودمختاری هستند که می‌توانند در شرایط پیچیده و متغیر کار کنند. ویژگی‌های اصلی آن‌ها شامل درک محیط، پردازش و تصمیم‌گیری، اجرای عمل بر اساس تصمیم و یادگیری از تجربه‌های گذشته است. عامل‌ها قادرند بدون انتظار برای دستور انسان، کار را آغاز کرده و با تغییر شرایط سازگار شوند. این قابلیت‌ها آنها را برای استفاده در خودروهای خودران، ربات‌ها و دستیارهای هوشمند مناسب ساخته است.

کاربردها نیز متفاوت‌اند؛ LLM‌ها در موقعیت‌هایی که تنها فهم و تولید زبان مهم است (و نیازی به اقدام عملی نیست) به کار می‌روند، در حالی که عامل‌های هوشمند در حوزه‌هایی که تصمیم‌گیری و اقدام همزمان لازم است (مانند کنترل ترافیک یا اجرای کد و بررسی عملکرد سیستم) کاربرد دارند.

ترکیب این دو فناوری، توانایی عامل‌ها را ارتقا می‌دهد. افزودن LLM‌ها به عامل‌های هوشمند باعث می‌شود آنها نه‌تنها بتوانند عمل کنند، بلکه متن را نیز بفهمند و تولید کنند و در نتیجه تعامل‌شان با انسان کاربر آسان‌تر شود. نمونه بارز این ترکیب، سرویس “Microsoft 365 Copilot” است که قادر به نوشتن ایمیل، برنامه‌ریزی جلسات و مدیریت پروژه‌ها بوده و همراه با یادگیری از تعاملات، عملکرد خود را بهبود می‌بخشد.

شناخت تفاوت‌ها به استفاده صحیح از هر فناوری کمک می‌کند؛ از کارهای متنی ساده گرفته تا سیستم‌های پیشرفته خودمختار، ترکیب LLM و عامل‌های هوشمند می‌تواند فناوری را هم کارآمدتر و هم توانمندتر کند.