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Ferramentas para agir
Um modelo limita-se a escrever. São as ferramentas que o fazem pesquisar, calcular, ler um ficheiro ou enviar uma mensagem.
Um modelo de linguagem só produz texto. Para pesquisar na web, fazer um cálculo exato, ler um ficheiro ou enviar um e-mail, apoia-se em ferramentas. O princípio é simples: o modelo escreve um pedido de chamada de ferramenta, com os respetivos parâmetros, o sistema executa a ferramenta e coloca o resultado no contexto, e depois o modelo continua.
Em 2022, a abordagem ReAct mostrou que um modelo que alterna raciocínio e ação, escrevendo o que tenciona fazer, agindo e depois observando o resultado, resolve melhor as tarefas de pesquisa e de decisão do que se apenas raciocinar ou apenas agir. Os trabalhos sobre o Toolformer mostraram em 2023 que um modelo pode aprender quando uma ferramenta lhe é útil.
- Um cálculo confiado a uma ferramenta é exato, enquanto o modelo sozinho se pode enganar num número.
- Uma pesquisa traz uma informação datada e citável, em vez de uma recordação do modelo.
- Cada chamada de ferramenta é visível no plano da tarefa e, por isso, verificável.
Uma ferramenta que lê não representa risco para o mundo exterior. Uma ferramenta que age, ou seja, que envia, publica ou elimina, pode causar danos se for mal chamada ou desviada por um conteúdo armadilhado. É por isso que o Learnya pede a sua aprovação antes de qualquer ação que comprometa, e que o administrador pode reservar estas ferramentas aos assistentes que precisam delas.
Referências
- Yao, Zhao, Yu et al. (2022). ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models. International Conference on Learning Representations (ICLR 2023). arxiv.org/abs/2210.03629
- Schick, Dwivedi-Yu, Dessì et al. (2023). Toolformer: Language Models Can Teach Themselves to Use Tools. Advances in Neural Information Processing Systems 36. arxiv.org/abs/2302.04761