Знакомьтесь с ONI: Распределенная архитектура для одновременного обучения политике и внутренним вознаграждениям с обратной связью от LLM.

Введение в ONI: Новая архитектура для обучения с подкреплением

Функции вознаграждения играют важную роль в системах обучения с подкреплением (RL), но их разработка вызывает сложности. Традиционный подход с бинарными вознаграждениями прост, но затрудняет оптимизацию из-за редких сигналов обучения.

Проблемы и решения в дизайне вознаграждений

Внутренние вознаграждения помогают оптимизации, но их создание требует глубоких знаний и опыта. Это создает нагрузку на специалистов, которые должны учитывать множество факторов.

Автоматизация с помощью больших языковых моделей

Недавние подходы используют большие языковые модели (LLMs) для автоматизации дизайна вознаграждений на основе описаний задач. Существует два основных метода:

Генерация кодов функций вознаграждения с помощью LLMs.
Генерация значений вознаграждений напрямую через LLMs, как в методе Motif.

Предложение ONI

Исследователи из Meta, Университета Техаса в Остине и UCLA разработали ONI — новую распределенную архитектуру, которая одновременно обучает политики RL и внутренние функции вознаграждения, используя обратную связь от LLM. Это позволяет:

Автоматически аннотировать собранные агентом данные.
Изучать различные алгоритмические методы для моделирования вознаграждений.

Ключевые компоненты ONI

ONI использует несколько ключевых компонентов, включая асинхронный сервер LLM и модель вознаграждения. Система может обрабатывать до 32,000 взаимодействий с окружением в секунду, что обеспечивает высокую производительность.

Результаты экспериментов

Эксперименты показывают значительное улучшение производительности в сложных задачах. ONI достигает результатов, сопоставимых с существующими методами, но без необходимости в предварительно собранных данных.

Как внедрить ИИ в вашу компанию

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, следуйте этим шагам:

Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ.
Подберите подходящее решение из множества доступных вариантов.
Внедряйте ИИ постепенно, начиная с небольших проектов.
На основе полученных данных расширяйте автоматизацию.

Получите помощь

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам. Мы также предлагаем ИИ-ассистента в продажах, который помогает отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент для отдела продаж.