Hugging Face зробили клона дослідницької моделі OpenAI за 24 години

Про це повідомляє команда розробників Hugging Face.

Open Deep Research від Hugging Face є клоном Deep Research від OpenAI з відкритим вихідним кодом і працює за принципом, аналогічним до Gemini Deep Research від Google. Рішення Hugging Face додає «агентну» структуру до наявної моделі ШІ, щоб дозволити їй виконувати багатоетапні завдання, такі як збір інформації та створення звіту по ходу роботи, який надається користувачеві в кінці.

«Хоча потужні LLM тепер доступні у вільному доступі з відкритим вихідним кодом, OpenAI не розкриває багато інформації про агентську структуру, що лежить в основі Deep Research. Тож ми вирішили розпочати 24-годинну місію, щоб відтворити їхні результати та попутно відкрити необхідну структуру!», — каже команда Hugging Face.

Клон із відкритим вихідним кодом уже пропонує результати, які можна порівняти з оригіналом. Лише після одного дня роботи Open Deep Research від Hugging Face досяг точності 55,15% у тесті General AI Assistants (GAIA), який перевіряє здатність моделі збирати та синтезувати інформацію з багатьох джерел. Deep Research OpenAI показала точність 67,36% на тому ж тесті.

Багато запитань у GAIA не є легким завданням навіть для людини, тому вони досить добре перевіряють силу агентського штучного інтелекту. Щоб правильно відповісти на запитання такого типу, агент штучного інтелекту повинен знайти кілька різнорідних джерел і зібрати їх у послідовну відповідь. Ось приклад запитання, яке дослідники Hugging Face ставили свої моделі: «Які з фруктів, зображених на картині 2008 року «Вишиванка з Узбекистану», були подані в меню жовтневого сніданку 1949 року на океанському лайнері, який пізніше використовувався як плавучий реквізит для фільму «Остання подорож»? Укажіть предмети у вигляді списку, розділеного комами, упорядкувавши їх за годинниковою стрілкою відповідно до їх розташування на малюнку, починаючи з позиції 12 годин. Використовуйте форму множини кожного фрукта».