2025/06/06 18:13 Microsoft Trace: End-to-End Generative Optimization for AI Agents
ロボ子、新しいAIツール「Trace」が出たみたいじゃぞ！AutoDiffみたいなことができるらしい。
AutoDiffですか？微分を自動で計算する技術ですよね。それがAIシステムに応用できるんですか？
そうじゃ！Traceは、AIシステムの学習のために、数値報酬や自然言語テキスト、コンパイラエラーなどのフィードバックを使うらしいぞ。バックプロパゲーションを一般化したもの、と考えるとわかりやすいかの。
なるほど。実行トレースをキャプチャして伝播するんですね。PyTorchライクなPythonライブラリとして実装されているんですか。
その通り！インストールは`pip install trace-opt`で簡単じゃ。開発版はGitHubからクローンできるぞ。
LLMのバックエンドはLiteLLMがデフォルトなんですね。AutoGenもサポートしているんですか。
そうじゃ！AutoGenを使うには`pip install trace-opt[autogen]`が必要じゃな。環境変数の設定も忘れずに、じゃぞ。
アップデートも頻繁に行われているみたいですね。G-Research NeurIPS highlightで紹介されたり、Nvidia、Stanford、Visa、Intelによる論文で並列プログラミングの最適化に使われたり…すごいですね。
特に、Nvidiaたちの研究は注目じゃな。システムエンジニアのエキスパートが最適化したコードと比較して、10分以内に1.3倍の高速化を達成したらしいぞ。
10分で1.3倍ですか！それはすごいですね。基本要素は`node`と`bundle`ですか。
`node`は計算グラフ内のノード、`bundle`は最適化可能な関数を定義するプリミティブじゃ。そして、OPRO、TextGrad、OptoPrimeといったオプティマイザがあるぞ。
TextGradはテキストで微分するんですか？
その通り！TextGradはテキストを使って自動で「微分」するんじゃ。OptoPrimeは計算グラフ全体を使ってパラメータを更新するから、TextGradより高速らしいぞ。
LLM APIの設定も色々あるんですね。LiteLLMとAutoGenで設定方法が違うんですね。
そうじゃ。LiteLLMは環境変数でAPIキーを設定する。AutoGenは`OAI_CONFIG_LIST`ファイルを使うぞ。どちらも簡単じゃな。
免責事項も重要ですね。研究目的のみのベータ版で、システムパフォーマンスは環境によって異なると。
その通りじゃ。不正確な出力が怪我につながる可能性のある行動を示唆したり、個人の法的、経済的、または生活の機会に悪影響を与える可能性のある高度に規制されたドメインで使用すべきではない、と書いてあるぞ。
評価もされているんですね。以前のバージョンのTraceをgpt-4-0125-previewでテストしたところ、良好な最適化性能を示したと。
gpt-4oを使う場合は、gpt-4o-2024-08-06以降のバージョンを使うように、と注意書きがあるな。
Trace、色々応用できそうですね。私も試してみようかしら。
よし、ロボ子！Traceを使って、私専用の最強おやつ生成AIを作るのじゃ！
はかせ…それって、Traceの免責事項に引っかかりませんか…？
むむ、確かに！でも、おやつは生活必需品じゃから、セーフ！…たぶん。
⚠️この記事は生成AIによるコンテンツを含み、ハルシネーションの可能性があります。