Building open source LLM agents with Llama 3

Summary

El guion del video ofrece una introducción a la creación de agentes de inteligencia artificial utilizando el modelo de lenguaje abierto 'Llama 3'. Se discute el uso de herramientas, memoria y planificación como componentes clave de los agentes. Se muestra cómo integrar funciones externas como 'Magic function' y 'web search', y cómo orquestar el proceso con 'Lang chain'. Además, se explora la ampliación de capacidades multimodales a través de 'Replicate', permitiendo que el modelo Llama 3 ejecute tareas como convertir texto a imagen y viceversa, y sintetizar voz a partir de texto.

Takeaways

• 🧠 La construcción de agentes de LLM (Modelos de Lenguaje Grandes) abiertos y personalizados se ha vuelto de gran interés, utilizando herramientas como LangChain y Llama 3.
• 🛠 Los componentes centrales de un agente son la planificación, la memoria y el uso de herramientas, según el blog post de Lilian Weng.
• 🔌 El uso de herramientas en un agente implica que el LLM debe ser consciente de una herramienta externa y ser capaz de invocarla pasando la carga útil necesaria.
• 📚 Se puede utilizar la decoración de herramientas en LangChain para convertir cualquier función en una herramienta que luego puede ser utilizada por un LLM.
• 🔍 Se utilizan herramientas como Grock para búsquedas web y llamadas a funciones personalizadas, como 'Magic function', para responder a preguntas del usuario.
• 🤖 El LLM, como un modelo de cadena de lenguaje, solo puede procesar texto y no tiene la capacidad mágica de llamar a funciones nativas, por lo que debe ser guiado a través de la orquestación de herramientas.
• 🔄 La orquestación de herramientas se logra mediante Llang, que permite flujos con ciclos y la capacidad de retroalimentación, lo cual es crucial para la toma de decisiones en agentes.
• 🌐 La integración de Replicate permite ampliar las capacidades multimodales de Llama 3, añadiendo modelos como texto a imagen, imagen a texto y texto a voz.
• 🔑 Es fundamental que el LLM esté finamente sintonizado o promovido para ser compatible con el uso de herramientas, lo que requiere una implementación específica.
• 📈 El uso de Llang Graph permite visualizar y ejecutar de manera estructurada el flujo de trabajo del agente, desde la recepción de preguntas hasta la generación de respuestas en lenguaje natural.
• 🌟 Los agentes son muy generales y pueden componerse de una variedad de herramientas, como diferentes modelos de Replicate, para aumentar las capacidades de Llama 3.