“`html
Встречайте ONI: Распределенная архитектура для одновременного обучения политик и внутренних вознаграждений с помощью LLM
Функции вознаграждения играют важную роль в системах обучения с подкреплением (RL), но их разработка представляет собой серьезные трудности. Необходимо найти баланс между простотой определения задачи и эффективностью оптимизации.
Проблемы традиционных подходов
Традиционный подход с бинарными вознаграждениями прост, но создает сложности в оптимизации из-за редких сигналов обучения. Внутренние вознаграждения могут помочь, но их создание требует значительных знаний и опыта.
Новые подходы с использованием LLM
Недавние методы используют большие языковые модели (LLM) для автоматизации дизайна вознаграждений на основе описаний задач на естественном языке. Существует два основных подхода:
- Генерация кодов функций вознаграждения через LLM.
- Генерация значений вознаграждений напрямую через LLM.
Предложение ONI
Исследователи из Meta, Университета Техаса в Остине и UCLA предложили ONI — новую распределенную архитектуру, которая одновременно обучает политики RL и внутренние функции вознаграждения с помощью обратной связи от LLM. Этот метод использует асинхронный сервер LLM для аннотирования собранного агентом опыта, который затем преобразуется в модель внутреннего вознаграждения.
Ключевые компоненты ONI
ONI использует несколько ключевых компонентов, включая:
- Сервер LLM на отдельном узле.
- Асинхронный процесс передачи аннотаций наблюдений на сервер LLM.
- Хеш-таблицу для хранения аннотаций.
- Код для обучения динамической модели вознаграждения.
Результаты экспериментов
Эксперименты показали значительные улучшения в производительности в различных задачах. ONI достигает высоких результатов в сложных задачах с редкими вознаграждениями, не требуя предварительно собранных данных.
Преимущества внедрения ИИ
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, используйте решения ONI:
- Анализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
- Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить.
- Внедряйте ИИ постепенно, начиная с небольших проектов.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам в Telegram. Следите за новостями о ИИ в нашем Telegram-канале или в Twitter.
Попробуйте AI Sales Bot на itinai.ru. Этот AI ассистент в продажах помогает отвечать на вопросы клиентов и снижает нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab на itinai.ru. Будущее уже здесь!
“`
