il serait incapable de tenter des trucs et s'enfoncerait dans la première idée qui lui vient.
J'ai cru comprendre que certains modèles agent utilisent en fait plusieurs agents indépendants, avec un superviseur et des "supervisés" qui n'ont pas le même prompt. Est-il courant par exemple que le superviseur demande plusieurs implémentations à partir de la même requête, et choisit entre elles? Par exemple il pourrait compiler et benchmarker pour la vitesse, avant de retourner la solution la plus efficace?
Comme ça, sans trop y réflechir, j'ai quand même l'impression que le meilleur moyen de générer de la diversité serait de donner un prompt différent aux sous-agents, plutôt que de reposer uniquement sur la température. Par exemple un agent pourrait être "Dev expérimenté avec une grosse expérience du C" alors qu'un autre pourrait être "ingénieur sorti de l'école avec à son actif des contributions en rust et go", ce genre de trucs devrait largement contribuer à générer des bouts de code qui diffèrent en conception, sans vouloir espérer sortir des solutions drastiquement différentes à partir de l'algo du LLM, qui me semble quand même assez difficile à maitriser (notamment parce que si le corpus d'apprentissage est biaisé, tu vas quand même avoir un peu toujours la même chose).
[^] # Re: Clairement un gros problème côté infra
Posté par arnaudus . En réponse au journal "Cursor et Claude ont supprimé ma prod". Évalué à 3 (+0/-0).
J'ai cru comprendre que certains modèles agent utilisent en fait plusieurs agents indépendants, avec un superviseur et des "supervisés" qui n'ont pas le même prompt. Est-il courant par exemple que le superviseur demande plusieurs implémentations à partir de la même requête, et choisit entre elles? Par exemple il pourrait compiler et benchmarker pour la vitesse, avant de retourner la solution la plus efficace?
Comme ça, sans trop y réflechir, j'ai quand même l'impression que le meilleur moyen de générer de la diversité serait de donner un prompt différent aux sous-agents, plutôt que de reposer uniquement sur la température. Par exemple un agent pourrait être "Dev expérimenté avec une grosse expérience du C" alors qu'un autre pourrait être "ingénieur sorti de l'école avec à son actif des contributions en rust et go", ce genre de trucs devrait largement contribuer à générer des bouts de code qui diffèrent en conception, sans vouloir espérer sortir des solutions drastiquement différentes à partir de l'algo du LLM, qui me semble quand même assez difficile à maitriser (notamment parce que si le corpus d'apprentissage est biaisé, tu vas quand même avoir un peu toujours la même chose).