Excelente video como siempre !!! Claramente con la evolución hacia capacidades de razonamiento, parece lógico pensar que tiene más sentido que lo defina el propio llm, pero perdemos total control , algo difícil a veces de asumir...mi pregunta es si esto aplica a modelos como phi-3 ...?
¡¡¡Muchas Gracias!!! Es cierto que parece que cedes el control total al LLM para realizar tu plan. Lo que pasa que en el fondo es lo que buscamos, como cuando delegamos en una persona humana realizar una tarea, con quienes tampoco tienes el control, lo que tienes es la paciencia de pedirles varias veces lo que quieres para tras sucesivas iteraciones obtener lo más cercano a tus necesidades o deseos. Si necesitas tener control total, recomendaría que uses el HandlebarsPlanner, que permite pasar el plan cocinado o estático empleando la notación Handlebars. Esto permitiría meter estaticidad a los pasos que tiene que ejecutar el LLM, quedando en el ámbito estocástico sólo los resultados que generaría. Sobre Phi-3, el modelo como tal no ofrece en su versión original (lo que llamamos versión «vainilla») la capacidad de Function Calling de forma nativa, sin embargo, hay personas que han fine-tuneado el modelo para proporcionar esta capacidad. En Hugging Face consigues varios. En mi caso, un tunning que me ha funcionado bastante bien es este: huggingface.co/Trelis/Phi-3-mini-128k-instruct-function-calling
@@CODERTECTURAtras el anuncio de openai o1 mini y preview puedo entender que los planners ya no tengan sentido .... El anuncio previo al lanzamiento ahora tiene más sentido
Si tienes razon yo creo que sera cuestion de tiempo, ahora con el nuevo O1 de OpenAI, muchas gracias por compartir.
Esa movida es previsible poque el trabajo del planificador se puede hacer ahora con gpto1, de manera mucho mas eficiente
Excelente video como siempre !!! Claramente con la evolución hacia capacidades de razonamiento, parece lógico pensar que tiene más sentido que lo defina el propio llm, pero perdemos total control , algo difícil a veces de asumir...mi pregunta es si esto aplica a modelos como phi-3 ...?
¡¡¡Muchas Gracias!!!
Es cierto que parece que cedes el control total al LLM para realizar tu plan. Lo que pasa que en el fondo es lo que buscamos, como cuando delegamos en una persona humana realizar una tarea, con quienes tampoco tienes el control, lo que tienes es la paciencia de pedirles varias veces lo que quieres para tras sucesivas iteraciones obtener lo más cercano a tus necesidades o deseos.
Si necesitas tener control total, recomendaría que uses el HandlebarsPlanner, que permite pasar el plan cocinado o estático empleando la notación Handlebars. Esto permitiría meter estaticidad a los pasos que tiene que ejecutar el LLM, quedando en el ámbito estocástico sólo los resultados que generaría.
Sobre Phi-3, el modelo como tal no ofrece en su versión original (lo que llamamos versión «vainilla») la capacidad de Function Calling de forma nativa, sin embargo, hay personas que han fine-tuneado el modelo para proporcionar esta capacidad. En Hugging Face consigues varios. En mi caso, un tunning que me ha funcionado bastante bien es este: huggingface.co/Trelis/Phi-3-mini-128k-instruct-function-calling
@@CODERTECTURAtras el anuncio de openai o1 mini y preview puedo entender que los planners ya no tengan sentido .... El anuncio previo al lanzamiento ahora tiene más sentido
Mi nivel sobre este tema es nimio pero consigues que me entere de casi todo :D
¡Muchas gracias!
Impresionante! 🔥Podrías compartir el Repositorio porfa? parece que está privado
¡Hola! Pensé que estaba público. Ya está arreglado el acceso. Lo tienes aquí: github.com/rliberoff/codertectura-semantic-kernel-no-planners
¡Gracias!