Инструменты в БЯМ

Большие языковые модели (LLM) — это уже не просто умные чат-боты, которые генерируют текст. Они могут бронировать встречи, проверять погоду, выполнять код и даже управлять умным домом! Как это возможно? Благодаря инструментам, плагинам и механизму вызова функций, которые превращают LLM в настоящих цифровых помощников. В этой статье мы разберем, как работают эти технологии, зачем они нужны и какие возможности (и риски) они открывают. Погрузимся в мир, где искусственный интеллект становится активным участником нашей жизни!

Что такое большие языковые модели?

Большие языковые модели — это системы искусственного интеллекта, обученные на огромных массивах текстов, чтобы понимать и генерировать текст, близкий к человеческому. Они могут писать статьи, отвечать на вопросы в чат-ботах или помогать анализировать данные. Но их настоящая магия начинается, когда к ним подключаются инструменты и плагины. Эти технологии позволяют LLM не просто говорить, а действовать: проверять актуальную информацию, выполнять вычисления или даже взаимодействовать с внешними сервисами через API. Представьте, что вы спрашиваете: «Какая погода в Париже?» — и модель не просто выдумывает ответ, а реально проверяет данные через интернет и сообщает точную температуру.

Инструменты: суперспособности для LLM

Инструменты — это функции или сервисы, которые расширяют возможности LLM, позволяя им выполнять задачи, выходящие за рамки генерации текста. Они как дополнительные гаджеты для супергероя, которые дают ему новые способности. Вот что могут инструменты:

• Доступ к базам данных: Проверка статуса заказа или поиск клиентской информации.
• Вычисления: Решение математических задач, например, умножение чисел.
• Данные в реальном времени: Получение погоды, котировок акций или новостей через API.
• Управление устройствами: Включение света или настройка термостата в умном доме.
• Генерация изображений: Создание картинок на основе текстовых описаний.
• Извлечение данных: Получение информации из внешних источников, таких как GitHub или YouTube.

Инструменты делают LLM универсальными помощниками, которые могут не только говорить, но и действовать от вашего имени. Например, вместо того чтобы полагаться на устаревшие данные, модель может использовать инструмент веб-поиска, чтобы найти свежую информацию.

Плагины: модули для гибкости

Плагины — это модульные расширения, которые подключают инструменты к LLM. Они позволяют разработчикам добавлять новые функции без изменения самой модели. Плагины — это как приложения в вашем смартфоне: вы устанавливаете только те, которые вам нужны. Вот несколько примеров:

• Веб-поиск: Модель может найти актуальные новости или цены на товары (ChatGPT Plugins).
• Выполнение кода: Запуск кода на Python для решения задач или анализа данных.
• Интеграция с API: Подключение к сервисам вроде Spotify, YouTube или погодных приложений.
• Аналитика данных: Интеграция с платформами вроде Grafana для обработки больших объемов данных (Grafana LLM Plugin).

Плагины делают LLM гибкими и адаптируемыми под любые задачи, от управления умным домом до анализа финансовых отчетов.

Вызов функций: как модели общаются с инструментами

Вызов функций — это механизм, который позволяет LLM использовать инструменты. Это как переводчик, который понимает ваш запрос и передает задачу нужному сервису. Процесс выглядит так:

1. Определение инструмента: Разработчик создает функцию, например, get_weather, с описанием и параметрами в формате JSON.
2. Анализ запроса: Модель читает ваш вопрос и решает, нужен ли инструмент.
3. Создание параметров: Модель формирует запрос с нужными данными, например, город и единицы измерения.
4. Выполнение функции: Приложение запускает инструмент и получает результат.
5. Формирование ответа: Модель превращает результат в понятный текст.

Пример: вы спрашиваете: «Какая погода в Париже?». Модель распознает, что нужно использовать инструмент get_weather, генерирует запрос, получает данные (например, 14°C) и отвечает: «Сегодня в Париже 14°C». Этот механизм широко используется в платформах, таких как OpenAI и Mistral AI (OpenAI Function Calling, Mistral Function Calling). В российских нейросетях также предусмотрены инструменты. Например, можно ознакомиться с документацией GigaChat.

Пример в действии: погода и калькулятор

Чтобы лучше понять, как работают инструменты и вызов функций, рассмотрим два примера.

Погода в Париже

Допустим, вы хотите узнать текущую погоду. Вот как это работает:

1. Ваш запрос: «Какая сегодня погода в Париже?»
2. Результат: Приложение получает данные — 14°C.
3. Ответ: Модель говорит: «Текущая температура в Париже — 14°C».

Генерация вызова: Модель создает JSON:

{
    "name": "get_weather",
    "arguments": "{\"location\": \"Paris, France\", \"units\": \"celsius\"}"
}

Определение функции: Разработчик задает функцию get_weather в JSON-схеме:

{
    "type": "function",
    "function": {
        "name": "get_weather",
        "description": "Получает текущую температуру для указанного местоположения.",
        "parameters": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "location": {"type": "string", "description": "Город и страна, например, Paris, France"},
                "units": {"type": "string", "enum": ["celsius", "fahrenheit"], "description": "Единицы измерения температуры"}
            },
            "required": ["location", "units"],
            "additionalProperties": false
        },
        "strict": true
    }
}

Калькулятор для умножения

Теперь представим, что вы хотите перемножить два числа. Разработчик создал инструмент calculator:

@tool
def calculator(a: int, b: int) -> int:
    """Multiply two integers."""
    return a * b

Этот инструмент описывается так:

Tool Name: calculator, Description: Multiply two integers., Arguments: a: int, b: int, Outputs: int

Если вы спрашиваете: «Сколько будет 5 × 3?», модель распознает, что нужно использовать calculator, вызывает функцию с параметрами a=5 и b=3, получает результат 15 и отвечает: «5 × 3 = 15». Этот пример показывает, как инструменты дополняют слабые стороны LLM, такие как точные вычисления.

@tool
def calculator(a: int, b: int) -> int:
    """Multiply two integers."""
    return a * b

Как дать инструменты модели?

Чтобы LLM знала об инструментах, их описания передаются через системную подсказку — текст, который объясняет модели, какие инструменты доступны и как их использовать. Например, описание инструмента calculator может выглядеть так:

Tool Name: calculator, Description: Multiply two integers., Arguments: a: int, b: int, Outputs: int

Это описание вставляется в системную подсказку, чтобы модель знала, когда и как вызывать инструмент. Для точности описание должно включать:

• Название инструмента: Например, calculator.
• Описание: Что делает инструмент.
• Аргументы: Какие входные данные нужны и их типы.
• Выходные данные: Что возвращает инструмент.

Чтобы упростить процесс, можно использовать Python-декораторы, которые автоматически извлекают эту информацию из кода. Например, декоратор @tool анализирует функцию и создает описание, которое модель может понять. Это позволяет разработчикам сосредоточиться на создании инструментов, а не на написании сложных описаний вручную.

Какие задачи решают инструменты и плагины?

Инструменты и плагины открывают огромный спектр возможностей. Вот несколько примеров:

Эти технологии делают LLM универсальными: от чат-ботов, которые проверяют заказы, до аналитических инструментов, которые генерируют отчеты.

Всё о моделях логического мышления

Искусственный интеллект (ИИ) переживает настоящий бум, и модели логического мышления (Reasoning LLMs) — это новый шаг вперёд. Они не просто отвечают на вопросы, а думают, как человек, разбирая задачу по шагам и находя логичные решения.

ПРМПТDmitriy Nyashkin

Преимущества технологий

Инструменты и плагины превращают LLM в настоящих помощников:

• Актуальность: Доступ к данным в реальном времени исключает устаревшие ответы.
• Многофункциональность: Модели могут бронировать встречи, отправлять письма или управлять умным домом.
• Гибкость: Разработчики могут добавлять новые функции под свои задачи.

Примеры использования:

• Чат-боты для клиентов: Проверяют статус заказов или записывают на встречу.
• Анализ данных: Генерируют отчеты на основе баз данных.
• Персональные помощники: Напоминают о задачах или управляют устройствами.

Подводные камни: риски и как их избежать

Как и любая мощная технология, инструменты и плагины несут риски:

• Безопасность: Модели могут случайно запустить вредоносный код, например, из-за атак типа «jailbreak function» (The Dark Side of Function Calling).
• Конфиденциальность: Работа с внешними данными может привести к утечке информации.
• Надежность: Если инструмент или API даст сбой, ответ модели может быть неточным.

Чтобы минимизировать риски, разработчики должны:

• Тщательно тестировать инструменты.
• Добавлять шаги подтверждения для важных действий, как рекомендует OpenAI (Azure OpenAI Function Calling).
• Соблюдать правила защиты данных.

Почему MCP — главный ключ к сверхмощному ИИ?

Введение в Model Context Protocol (MCP) Model Context Protocol (MCP), представленный Anthropic в ноябре 2024 года, — это революционный открытый стандарт, упрощающий интеграцию больших языковых моделей (LLM) с внешними данными и инструментами. MCP решает проблему сложных интеграций, когда каждая модель и источник данных требовали индивидуального кода, создавая так называемую проблему MxN.

ПРМПТDmitriy Nyashkin

Что в итоге?

Инструменты, плагины и вызов функций делают большие языковые модели настоящими персональными агентами. Они позволяют моделям не только говорить, но и действовать: проверять погоду, выполнять код, управлять устройствами. Эти технологии открывают новые возможности для автоматизации, от персональных помощников до сложных аналитических систем. Но с большой силой приходит большая ответственность — важно заботиться о безопасности, конфиденциальности и надежности. Понимая, как работают эти механизмы, мы можем создавать мощные и полезные приложения, которые делают нашу жизнь проще и интереснее.