Større språkmodeller som GPT-4, Claude 3 og Llama 3 kan løse enkle oppgaver med lettvekt. Men når oppgaven blir kompleks - som å analysere en finansiell rapport, skrive en databaseforespørsel med flere tabeller, eller besvare et spørsmål basert på et bilde og en tekst - begynner de å feile. Ikke fordi de er dumme, men fordi de ikke har nok plass i minnet til å holde alle trinnene i hodet samtidig. Her kommer oppdeling av oppgaver inn. Denne strategien deler en stor, vanskelig oppgave opp i små, håndterbare deler som modellen kan løse én etter én. Det er ikke bare en teknisk triks. Det er det som gjør det mulig for AI-agenter å gjøre ting som tidligere bare mennesker kunne gjøre.
Hvorfor trenger vi oppdeling av oppgaver?
En stor språkmodell kan ikke tenke som en menneskelig forsker. Den kan ikke holde 50 trinn i minnet samtidig. Hvis du ber den om å finne ut hvilken kunde som har betalt mest i løpet av de siste tre årene, og deretter sammenligne med markedstrender, og så skrive en rapport - vil den enten svare feil, hoppe over trinn, eller bare gi deg en generell tekst som ikke svarer på spørsmålet. Dette kalles "hallusinasjon" eller "kognitiv overbelastning". Oppdeling av oppgaver løser dette ved å gjøre det til en serie av små, enkle spørsmål. I stedet for å spørre modellen hele oppgaven på en gang, deler du den opp:
- Hvilke kunder har betalt i løpet av de siste tre årene?
- Hva er den totale summen for hver kunde?
- Hvilken kunde har den høyeste summen?
- Hva er markedstrendene for denne bransjen?
- Hvordan sammenligner den største kunden seg med trenden?
- Skriv en rapport basert på svarene ovenfor.
Hver av disse stegene er enkelt for modellen. Og når du setter dem sammen, får du et riktig, detaljert svar. Forskere har vist at denne metoden kan øke nøyaktigheten med opp til 40 prosent på komplekse oppgaver som databaseforespørsler og logiske problemer, ifølge studier fra arXiv (2510.07772v1) fra januar 2025.
Hva er de viktigste metodene for oppdeling?
Det finnes ikke én riktig måte å dele opp oppgaver på. Det er flere strategier, hver med sine styrker og svakheter. Her er de mest brukte:
ACONIC - Den matematiske tilnærmingen
Introdusert i 2025 av Wei og kolleger, er ACONIC den første metoden som bruker matematikk for å bestemme hvordan en oppgave bør deles opp. Den ser på oppgaven som et "begrensningssystem" - som et puslespill med regler. Deretter beregner den en verdi kalt "treewidth", som sier hvor kompleks oppgaven er. Hvis treewidth er høy, deler den opp oppgaven i flere deler. Hvis den er lav, lar den den stå som den er. Denne metoden har vist seg å være 9-40 % nøyaktigere enn tradisjonell "chain-of-thought"-metode på databaseoppgaver. Det er spesielt effektivt når du jobber med store datamengder.
Decomposed (DECOMP) Prompting
Denne metoden, populær i developerfeller, bruker en "ansvarlig agent" som deler opp oppgaven og sender hver del til den beste modellen eller verktøyet. For eksempel: en del av oppgaven går til en databaseklient, en annen til en regnearkmodell, og en tredje til en tekstgenerator. DECOMP har vist seg å redusere hallucinasjoner med 32 % i kundeservicebotter, ifølge en Reddit-bruker som implementerte den i mai 2025. Men det tar tid å lage de riktige grensene mellom delene - en utvikler sa det tok tre uker med prøving og feil.
Recursion of Thought (RoT)
RoT er spesielt god for matematiske oppgaver. Den bruker rekursjon - altså at en oppgave kan kalle seg selv igjen med en ny, forenklet versjon. Tenk på å regne ut 1234 × 5678. I stedet for å prøve å gjøre det på en gang, deler RoT det opp til: 1234 × 5000, 1234 × 600, 1234 × 70, 1234 × 8. Så legger den sammen svarene. Denne metoden har redusert feilrate fra 22 % til 8 % i finansielle analyser, ifølge en HackerNews-bruker. Men den øker ventetiden med opptil 400 millisekunder per forespørsel.
Chain-of-Code (CoC)
Denne metoden blander språk og kode. I stedet for å beskrive hvordan du regner ut noe, ber du modellen skrive en liten kode som gjør det. For eksempel: "Skriv en Python-funksjon som regner ut gjennomsnittet av disse tallene: [liste]." Koden kjøres i en sikker miljø, og svaret returneres. CoC er 18,3 % nøyaktigere enn tradisjonelle metoder på matematiske tester. Det fungerer bra for oppgaver der du trenger presisjon - ikke bare tolkning.
Task Navigator
Denne metoden er laget for multimodale modeller - altså modeller som kan se bilder og lese tekst. Den deler opp et spørsmål som "Hva er salget i butikken på bildet?" i små spørsmål: "Hvilken del av bildet viser butikken?", "Hva står det på prislappen?", "Er det en rabatt?" Så kombinerer den svarene. Den har vist 22,7 % bedre nøyaktighet på slike oppgaver enn å prøve å gjøre det på en gang. Det er spesielt nyttig i helse og retail.
Hva er fordelen med oppdeling?
Det er ikke bare nøyaktighet. Oppdeling av oppgaver gir deg flere fordeler:
- Lavere kostnader: I stedet for å bruke en stor, dyre modell (som GPT-4 Turbo), kan du bruke flere små, billigere modeller. Amazon viste at dette reduserte infrastrukturkostnadene med 62 % for en nettsidegenerator uten å tape ytelser.
- Betere feilhåndtering: Hvis ett trinn feiler, kan du fikse det uten å måtte starte på nytt. Du vet nøyaktig hvor feilen skjedde.
- Skalerbarhet: Du kan legge til flere deler uten å måtte endre hele systemet. Hvis du legger til en ny type oppgave, legger du bare til en ny agent.
- Mer kontroll: Du kan overvåke hvert trinn. Det er viktig i regulerte bransjer som helse og finans.
Hva er utfordringene?
Oppdeling er ikke en løsning på alt. Det har sine egne problemer:
- For mye oppdeling: Hvis du deler opp oppgaven i for mange små deler, begynner systemet å bruke mer tid på å koordinere enn på å løse. Det gir lavere hastighet og økte kostnader. En studie fra Amazon Science sa at det finnes et "optimalt punkt" - over det, gir mer oppdeling ingen fordel.
- Feil som spres: Hvis trinn 2 avhenger av trinn 1, og trinn 1 er feil, så blir alle etterfølgende trinn feil. Det er som å bygge et hus på en feilaktig grunnmur.
- Kompleksitet: Å lage en god oppdeling krever god forståelse av både oppgaven og modellens begrensninger. En utvikler på GitHub sa at 63 % av de som bruker oppdeling opplever økt vanskelighet når de skal debugge.
- Forsinkelse: Hver del må kjøres en etter en. Det gjør at hele prosessen tar 35 % lengre tid enn en enkelt forespørsel.
Hvordan begynner du?
Hvis du vil prøve oppdeling av oppgaver, her er en enkel veileder:
- Velg en oppgave: Start med en oppgave som du vet at modellen feiler på. Ikke prøv med en enkel spørsmål.
- Del den opp: Tenk deg at du skal forklare oppgaven til en person som ikke vet noe om det. Hvilke trinn må de ta? Skriv dem ned.
- Velg en metode: Er det en matematisk oppgave? Bruk RoT. Er det en database? Bruk ACONIC. Er det et bilde? Bruk Task Navigator.
- Test og iterer: Kjør det. Se hva som feiler. Endre grensene mellom delene. Prøv igjen.
- Bruk verktøy: LangChain og LlamaIndex har ferdige moduler for oppdeling. De reduserer oppsettstiden fra 80 timer til 25 timer ifølge brukere.
Det tar vanligvis 2-4 uker å bli god til å lage gode oppdelinger. Det er ikke noe du lærer på en dag. Det er en ferdighet - som å skrive gode spørsmål eller å programmere.
Hvordan ser fremtiden ut?
Det er ikke lenger bare en forskningsidé. Oppdeling av oppgaver er nå en del av produksjons-systemer. I Q1 2025 var markedet for verktøy som bruker denne teknikken verd $2,8 milliarder - og vokste med 147 % i forhold til året før, ifølge Gartner. 63 % av bedrifter som bruker store språkmodeller har nå adoptert oppdeling. Finans og helse er først i køen - med 78 % og 71 % adopsjon.
De største teknologiselskapene jobber med å gjøre det enklere. Google har annonsert at de jobber med automatisk oppdeling - altså at systemet selv finner ut hvordan oppgaven skal deles. Anthropic jobber med å justere oppdeling i sanntid basert på hvordan modellen presterer. Stanford arbeider med å kombinere oppdeling med symbolsk resonnement - altså å la AI bruke logikk og regler sammen med språk.
83 % av AI-ledere som ble spurt av MIT Technology Review i mai 2025 tror at oppdeling av oppgaver vil bli en standard del av alle store språkmodell-systemer innen 18 måneder. Det er ikke en trend. Det er en nødvendighet.
Er det for deg?
Om du bruker store språkmodeller til å løse enkle oppgaver - som å skrive e-poster eller lage sammendrag - så trenger du ikke oppdeling. Det vil bare gjøre ting tregere og vanskeligere.
Men hvis du bruker dem til å:
- Analysere data fra flere kilder
- Generere rapporter basert på bilder og tabeller
- Styre komplekse arbeidsflyter i en bedrift
- Bygge en agent som kan gjøre flere trinn i en rekkefølge
Da er oppdeling av oppgaver ikke bare nyttig - den er nødvendig. Den gjør det mulig for AI å tenke som en menneskelig ekspert. Ikke bare replikere tekst. Men virkelig forstå, analysere, og handle.
Hva er forskjellen mellom oppdeling av oppgaver og chain-of-thought?
Chain-of-thought er når du ber modellen tenke høyt - skrive ut hvert trinn i sin egen tankegang. Det hjelper med enkle oppgaver, men når oppgaven blir for stor, blir tankegangen forvirret og ufullstendig. Oppdeling av oppgaver er en strukturert metode der du deler opp oppgaven i separate, uavhengige deler som hver kan løses av en modell eller et verktøy. Det er som å bruke flere mennesker i et team i stedet for å be én person gjøre alt.
Kan jeg bruke oppdeling med open-source-modeller som Llama 3?
Ja, absolutt. Oppdeling fungerer like godt med open-source-modeller som Llama 3, Mistral og Phi-3. Selv om de er mindre enn GPT-4, kan de preste utmerket når oppgaver er godt delt opp. Mange bedrifter bruker Llama 3 med oppdeling fordi det er billigere og mer privat.
Hvor mye tid tar det å implementere oppdeling?
Det avhenger av kompleksiteten. For en enkel oppgave med ferdige verktøy som LangChain, kan du sette opp en grunnleggende løsning på noen timer. Men for å lage en robust, skalerbar løsning med gode grenser mellom deler, krever det 2-4 uker med testing og forfining. Det er ikke en "plug-and-play"-løsning - det er en prosess.
Er oppdeling av oppgaver dyrere enn å bruke en større modell?
Ikke nødvendigvis. Selv om du bruker flere modeller, bruker du ofte mindre og billigere modeller. Amazon viste at de kunne redusere kostnadene med 62 % ved å bruke flere små modeller med oppdeling i stedet for én stor. Det er bare dyrere hvis du over-dekker oppgaven - altså deler den opp i for mange små trinn.
Hva er den største feilen folk gjør når de starter med oppdeling?
De deler opp oppgaven for mye. De lager 10 små trinn når 3 ville vært nok. Det øker ventetid, kompleksitet og risikoen for feil. Den beste oppdelingen er den som er så enkel som mulig, men likevel tilstrekkelig for å få riktig svar. Det er en balanse - ikke en regel.