Новый метод машинного обучения PRISE для обучения многозадачным временным действиям при использовании обработки естественного языка (NLP)

В области последовательного принятия решений, особенно в робототехнике, агенты часто сталкиваются с непрерывными пространствами действий и высокоразмерными наблюдениями. Для эффективной обработки этой информации требуются продвинутые методы.

Исследователи из Университета Мэриленда и Microsoft Research представили новый подход, который формулирует проблему сжатия последовательности с точки зрения создания временных абстракций действий. Этот метод вдохновлен процессом обучения больших языковых моделей (LLM) в области обработки естественного языка (NLP). Он предлагает адаптацию метода кодирования байтовых пар (BPE), используемого в NLP, для обучения способностей в непрерывных управляющих областях.

Для практической реализации этой теории был предложен новый подход – Primitive Sequence Encoding (PRISE), который создает эффективные временные абстракции действий путем объединения BPE и квантования непрерывных действий. Эти дискретные последовательности кодов затем сжимаются с использованием метода сжатия последовательности BPE для выявления значимых и повторяющихся действий.

Эмпирические исследования на робототехнических задачах демонстрируют эффективность PRISE, улучшая производительность методов клонирования поведения (BC) за счет изучения мультитасковых демонстраций робототехники. Компактные и значимые действия, созданные PRISE, полезны для клонирования поведения, где агенты учатся на примерах экспертов.

Основные улучшения в исследовании:

• Введение уникального метода PRISE для обучения мультитасковым временным абстракциям действий с использованием подходов NLP
• Преобразование непрерывного пространства действий агента в дискретные коды для упрощения их представления
• Значительное улучшение эффективности обучения по сравнению с сильными базовыми моделями, такими как ACT
• Исследование параметров, влияющих на производительность PRISE и роль BPE в успехе проекта

В заключение, временные абстракции действий представляют собой мощный способ улучшения последовательного принятия решений. PRISE, совместив NLP и непрерывное управление, способен обучать и кодировать высокоуровневые навыки, что обещает увеличить эффективность методов клонирования поведения и улучшить робототехнику и искусственный интеллект.

Советы по использованию ИИ для вашего бизнеса:

• Проанализируйте, как ИИ может улучшить вашу работу и где можно внедрить автоматизацию
• Определите ключевые показатели эффективности, которые вы хотите улучшить с помощью ИИ
• Выберите подходящее решение и внедряйте его постепенно, начиная с небольшого проекта
• Используйте опыт для расширения автоматизации и анализа результатов

Если вам нужна помощь с внедрением ИИ, обращайтесь к нам или попробуйте ИИ ассистент в продажах от Flycode.ru, который поможет вам взаимодействовать с клиентами и снизить нагрузку на персонал.