Предложение фреймворка UI-R1 для предсказания действий в графических интерфейсах
В данной статье представлен фреймворк UI-R1, который расширяет возможности обучения с подкреплением на основе правил для задач предсказания действий в графических интерфейсах (GUI).
Проблемы традиционного обучения
Стандартная парадигма обучения больших языковых моделей (LLMs) и агентов GUI требует высококачественных размеченных данных, что приводит к длительным срокам обучения и высоким вычислительным затратам. Это создает узкие места в рабочих процессах разработки ИИ. Существующие агенты GUI, обученные с помощью стандартного обучения, показывают недостаточную производительность в сценариях, выходящих за рамки обучающего набора данных.
Преимущества обучения с подкреплением на основе правил
Обучение с подкреплением на основе правил (RL) является многообещающей альтернативой, требующей лишь десятков до тысяч образцов вместо огромных наборов данных. Это позволяет значительно сократить время и ресурсы на обучение.
Разработка UI-R1
Исследователи из vivo AI Lab и MMLab @ CUHK предложили фреймворк UI-R1 для улучшения возможностей многомодальных LLM в задачах предсказания действий GUI. Они создали высококачественный набор данных с 136 сложными задачами, охватывающими пять типов действий на мобильных устройствах.
Оптимизация модели
Оптимизация модели осуществляется с помощью алгоритмов на основе политики, вводя единый наградный механизм, который значительно улучшает точность предсказания действий и точность привязки.
Оценка и результаты
Система была протестирована на специализированных бенчмарках, таких как ScreenSpot и ScreenSpot-Pro, показывая улучшение на 20% и 6% соответственно по сравнению с базовой моделью. UI-R1 демонстрирует производительность, сопоставимую с современными моделями, несмотря на использование всего 136 обучающих образцов.
Заключение
Фреймворк UI-R1 предлагает эффективную альтернативу традиционному обучению, обеспечивая высокую адаптивность и эффективность при работе с ограниченными данными. Это открывает новые перспективы для разработки многомодальных агентов GUI.
Практические рекомендации для бизнеса
- Изучите, как технологии ИИ могут трансформировать ваши рабочие процессы.
- Определите ключевые показатели эффективности (KPI) для оценки влияния инвестиций в ИИ на бизнес.
- Выберите инструменты, которые соответствуют вашим потребностям и позволяют настраивать их под ваши цели.
- Начните с небольшого проекта, соберите данные о его эффективности и постепенно расширяйте использование ИИ.
Контакты
Если вам нужна помощь в управлении ИИ в бизнесе, свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.ru. Чтобы быть в курсе последних новостей ИИ, подписывайтесь на наш Telegram.
Пример решения на базе ИИ
Посмотрите на практический пример решения на базе ИИ: бот для продаж от itinai.ru/aisales, предназначенный для автоматизации взаимодействия с клиентами круглосуточно и управления взаимодействиями на всех этапах клиентского пути.
