I ricercatori del Meta, dell’Allen Institute for AI e della Washington University hanno presentato un nuovo agente linguistico open source chiamato Husky. Questo agente è progettato per affrontare compiti di ragionamento complessi in più fasi.
A differenza dei modelli esistenti che sono specializzati in specifici ambiti di applicazione, Husky opera su un’ampia gamma di sfide, come il ragionamento numerico, tabellare e basato sulla conoscenza. Questo lo distingue dagli agenti specializzati che affrontano compiti specifici come la codifica.
Husky alterna tra la generazione di azioni per risolvere i compiti e l’esecuzione di tali azioni utilizzando modelli esperti. Questo processo di iterazione costante è fondamentale e ha permesso a Husky di superare altri agenti su 14 set di dati utilizzati per la valutazione.
Una delle caratteristiche innovative di Husky è la sua capacità di affrontare il ragionamento con strumenti misti, eccellendo nel recupero di conoscenze mancanti e nell’esecuzione di calcoli numerici. Questo gli consente di ottenere risultati paragonabili o superiori a modelli avanzati come GPT-4.
I ricercatori hanno sviluppato anche HuskyQA, un set di valutazione dedicato per mettere alla prova gli agenti linguistici su compiti di ragionamento con strumenti misti, concentrandosi in particolare sul ragionamento numerico e il recupero di conoscenze mancanti.
Mentre gli agenti IA hanno guadagnato popolarità negli ultimi anni, l’introduzione di un agente in grado di affrontare una vasta gamma di compiti complessi indica un’espansione rapida delle capacità degli agenti.