論文の概要: Towards Responsible Generative AI: A Reference Architecture for Designing Foundation Model based Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.13148v3
• Date: Wed, 3 Apr 2024 03:13:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-04 22:47:12.496387
• Title: Towards Responsible Generative AI: A Reference Architecture for Designing Foundation Model based Agents
• Title（参考訳）: 責任ある生成AIに向けて:基礎モデルに基づくエージェントを設計するための参照アーキテクチャ
• Authors: Qinghua Lu, Liming Zhu, Xiwei Xu, Zhenchang Xing, Stefan Harrer, Jon Whittle,
• Abstract要約: ファンデーションモデルに基づくエージェントは、ファンデーションモデルの能力から自律性を引き出す。 本稿では,基礎モデルに基づくエージェントの設計におけるガイダンスとして機能するパターン指向参照アーキテクチャを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.406492378232695
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Foundation models, such as large language models (LLMs), have been widely recognised as transformative AI technologies due to their capabilities to understand and generate content, including plans with reasoning capabilities. Foundation model based agents derive their autonomy from the capabilities of foundation models, which enable them to autonomously break down a given goal into a set of manageable tasks and orchestrate task execution to meet the goal. Despite the huge efforts put into building foundation model based agents, the architecture design of the agents has not yet been systematically explored. Also, while there are significant benefits of using agents for planning and execution, there are serious considerations regarding responsible AI related software quality attributes, such as security and accountability. Therefore, this paper presents a pattern-oriented reference architecture that serves as guidance when designing foundation model based agents. We evaluate the completeness and utility of the proposed reference architecture by mapping it to the architecture of two real-world agents.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)のような基礎モデルは、推論機能を備えた計画を含むコンテンツを理解し、生成する能力のために、変革的AI技術として広く認識されている。 ファンデーションモデルに基づくエージェントは、ファンデーションモデルの能力から自主性を得る。これにより、与えられた目標を自律的に管理可能なタスクのセットに分解し、目標を達成するためにタスク実行を編成することが可能になる。 基礎モデルに基づくエージェントの構築に多大な努力を払っているにもかかわらず、エージェントのアーキテクチャ設計はまだ体系化されていない。 また、エージェントを計画や実行に使用するという大きなメリットもあるが、セキュリティや説明責任など、AI関連のソフトウェア品質特性の責任については、深刻な考慮事項がある。 そこで本研究では,基礎モデルに基づくエージェントの設計におけるガイダンスとして機能するパターン指向参照アーキテクチャを提案する。 2つの実世界のエージェントのアーキテクチャにマッピングすることで,提案する参照アーキテクチャの完全性と有用性を評価する。

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