Processos Sequencial e Hierárquico com Claude Haiku
O palestrante também demonstra o processo sequencial, que funciona bem com o modelo Claude Haiku, e observa que os tokens são muito mais baratos do que com o GPT-4 Turbo. Em seguida, ele passa para o modelo hierárquico, que é mais desafiador, e discute a necessidade de reescrever a ferramenta de salvamento para aceitar dicionários ou strings. Ele destaca que o modelo hierárquico pode requerer mais etapas e não sempre coincidir com o prompt tão bem quanto o modelo sequencial.
Desafios de Uso de Modelos Hierárquicos
Em outro trecho do vídeo, o palestrante discute os desafios de usar modelos hierárquicos com múltiplos agentes e um agente gerente, especialmente quando se trabalha com modelos de diferentes provedores (como o Open AI e o Claude). Ele destaca a falta de controle sobre o agente gerente, o que pode levar a erros e inconsistências. Em seu experimento, ele trocou o Claude Haiku pelo Claude Sonnet e Opus, mas ainda encontrou problemas. Ele acredita que o prompt do modelo LLM (Linguagem Natural) está não estar sendo completamente exposto, levando a problemas. Apesar desses desafios, ele conseguiu gerar um artigo, mas notou que ele não era sucinto e incluiu informações irrelevantes.
Limitações de Frameworks de Alto Nível
O palestrante expressa frustração com as limitações de usar frameworks de alto nível como o Crew AI, que podem tornar difícil customizar e controlar os prompts. Ele sugere que adicionar suporte a outros modelos, como o Claude, pode melhorar a experiência. Como solução, ele propõe usar o Open AI como o modelo LLM gerente e o Claude como agente. Por fim, ele conclui mencionando possíveis vídeos futuros sobre tópicos relacionados, como construir modelos de IA do zero usando Python.