“`html
Искусственный интеллект в физическом и симулированном окружении
Воплощенный искусственный интеллект (ИИ) создает агентов, которые работают в реальных или смоделированных условиях, выполняя задачи автономно. Эти агенты используют большие объемы данных и сложные модели для оптимизации своего поведения и принятия решений.
Проблемы масштабирования
Основная задача заключается в балансе между размером модели и объемом данных. Это необходимо для того, чтобы агенты могли эффективно работать в условиях ограниченных вычислительных ресурсов. В отличие от языковых моделей, где масштабирование хорошо изучено, в области воплощенного ИИ это взаимодействие факторов еще не до конца понятно.
Решения для улучшения эффективности
Исследователи в Microsoft Research разработали новые законы масштабирования для воплощенного ИИ. Они изучили, как изменения в параметрах модели, размере данных и вычислительных ограничениях влияют на эффективность обучения агентов. Основные задачи включали:
- Клонирование поведения — агенты учатся повторять наблюдаемые действия.
- Моделирование мира — агенты предсказывают изменения в окружении на основе предыдущих действий.
Ключевые выводы исследования
- Сбалансированное масштабирование для моделирования мира: Для оптимальной работы необходимо пропорциональное увеличение размера модели и объема данных.
- Оптимизация клонирования поведения: Для задач клонирования поведения предпочтительнее меньшие модели с большими наборами данных.
- Влияние коэффициента сжатия: Более высокие коэффициенты сжатия данных приводят к увеличению размеров моделей в моделировании мира.
- Валидация экстраполяции: Тестирование с большими моделями подтвердило предсказуемость законов масштабирования.
- Отличия в требованиях задач: Масштабирование варьируется между клонированием поведения и моделированием мира.
Практическое применение ИИ
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, следуйте этим шагам:
- Анализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
- Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить.
- Выберите подходящее решение ИИ и внедряйте его постепенно.
- Расширяйте автоматизацию на основе полученных данных и опыта.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам в Telegram. Следите за новостями о ИИ в нашем Telegram-канале или в Twitter.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru. Будущее уже здесь!
“`
