Разработчики ИИ-агентов сталкиваются с проблемой: как ограничить поведение моделей так, чтобы они не выходили за рамки допустимого, но при этом оставались полезными. В статье на Aeracode рассматриваются подходы к ограничению LLM (Large Language Models), которые могут быть полезны при создании ИИ-агентов.
Авторы предлагают несколько стратегий, включая использование системных подсказок, фильтрацию выходных данных и ограничение контекста. Например, можно задавать строгие правила в системных подсказках, чтобы модель не генерировала нежелательный контент. Также важно фильтровать выходные данные, чтобы исключить вредоносные или нерелевантные ответы.
Особое внимание уделяется ограничению контекста. Это позволяет модели фокусироваться на релевантной информации и избегать отклонений от темы. Например, можно ограничивать количество токенов или использовать специальные токены для обозначения границ контекста.
Эти методы могут быть полезны при создании ИИ-агентов, так как они помогают обеспечить безопасность и предсказуемость поведения моделей. Важно учитывать, что ограничения должны быть гибкими и адаптируемыми, чтобы не снижать полезность агентов.