Google AI представила Learn-by-Interact: новый подход для эффективной разработки агентов с адаптивным обучением.

Изучение автономных агентов с использованием больших языковых моделей

Изучение автономных агентов, работающих на больших языковых моделях (LLMs), показывает многообещающие результаты в повышении продуктивности людей. Эти агенты помогают в различных задачах, таких как программирование, анализ данных и навигация по вебу. Они позволяют пользователям сосредоточиться на креативной и стратегической работе, автоматизируя рутинные цифровые задачи.

Проблемы и ограничения

Несмотря на достижения, эти системы сталкиваются с трудностями в достижении необходимой эффективности и надежности для реальных приложений, особенно в адаптации к новым условиям. Одним из главных ограничений является отсутствие качественных наборов данных, специфичных для конкретной среды. Современные LLM в основном статичны и полагаются на предварительно обученные данные, которые не учитывают динамичные и разнообразные сценарии.

Решение Learn-by-Interact

Исследователи из Google и Гонконгского университета представили решение под названием Learn-by-Interact, которое устраняет вышеупомянутые ограничения. Эта система автоматизирует синтез данных взаимодействия, используя доступные ресурсы, такие как документация и учебные материалы. Агенты могут генерировать инструкции по задачам и взаимодействовать в средах автономно. Эти взаимодействия обобщаются и уточняются через обратное построение, что обеспечивает согласованность и высокое качество данных для обучения.

Ключевые процессы Learn-by-Interact

Методология Learn-by-Interact включает несколько ключевых процессов:

Создание разнообразных инструкций по задачам из существующих ресурсов.
Выполнение этих инструкций в смоделированных средах.
Обратное построение для выравнивания траекторий с целями задач.
Фильтрация шумных данных для использования только высококачественных примеров.

Эффективность и производительность

Learn-by-Interact продемонстрировала лучшие результаты по сравнению с традиционными методами на нескольких тестах. Например, на тесте OSWorld производительность увеличилась почти вдвое. Эта система оптимизирует использование вычислительных ресурсов, снижая количество вызовов языковой модели и потребляемых токенов.

Преимущества для бизнеса

Learn-by-Interact решает одну из самых серьезных проблем в области: синтез высококачественных данных, специфичных для среды, в больших масштабах. Это позволяет значительно улучшить надежность LLM-агентов для применения в реальных условиях.

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 небольшого проекта.
На основе полученных данных расширяйте автоматизацию.