В этом руководстве мы рассмотрим, как агент может усвоить планирование, память и использование инструментов в рамках единой нейронной модели, а не полагаться на внешнюю координацию. Мы разрабатываем компактного агента, который учится выполнять арифметические задачи с помощью обучения с подкреплением.
Этапы разработки
1. Создание среды: мы создаём небольшой синтетический мир, где каждое действие, такое как умножение, сложение или вычитание, действует как внутренний инструмент.
2. Определение символических инструментов: агент может использовать эти инструменты для решения задач.
3. Разработка модели-политики: мы используем структуру actor-critic, построенную на основе GRU.
4. Адаптация глубины рассуждений: сеть адаптирует свою глубину рассуждений в соответствии со сложностью задачи.
5. Обучение агента: агент учится контекстуально, когда и как использовать внутренние инструменты в рамках единой модели.
Реализация обучения с подкреплением
Мы реализуем цикл обучения с подкреплением, используя обновление advantage actor-critic (A2C). Мы обучаем агента сквозным образом на партиях синтетических задач, одновременно обновляя политику и сети значений. Здесь мы включаем регуляризацию энтропии, чтобы стимулировать исследование и предотвратить преждевременную сходимость.
Стратегия обучения
Мы начинаем основной процесс обучения, используя стратегию обучения, при которой задачи постепенно усложняются. По мере обучения мы оцениваем агента на всех этапах, чтобы наблюдать за его способностью обобщать от простых к более сложным шагам рассуждения.
Визуализация и оценка
Мы визуализируем последовательность токенов инструментов, которые выбирает модель, и проверяем, достигает ли она правильного результата. Наконец, мы оцениваем общую производительность, демонстрируя, что модель успешно интегрирует планирование, память и рассуждения в свой внутренний процесс.
В заключение мы видим, что даже нейронная сеть может научиться планировать и использовать инструменты, когда её обучают с помощью сигналов подкрепления. Мы успешно переходим от традиционных архитектур в стиле конвейера, где память, планирование и выполнение разделены, к агенту, который объединяет эти компоненты как часть своей изученной динамики.
Этот подход представляет собой сдвиг в агентском ИИ, демонстрируя, как сквозное обучение может порождать новое рассуждение и самоорганизующееся принятие решений без необходимости вручную создавать циклы управления.
1. Какие этапы включает в себя разработка модели-агента, который учится внутреннему планированию, памяти и многоинструментальному мышлению?
Разработка модели-агента включает в себя несколько этапов: создание среды, определение символических инструментов, разработка модели-политики, адаптация глубины рассуждений и обучение агента.
2. Какие методы используются для реализации обучения с подкреплением в модели-агенте?
Для реализации обучения с подкреплением используется метод advantage actor-critic (A2C). Агент обучается сквозным образом на партиях синтетических задач, одновременно обновляя политику и сети значений.
3. Как происходит адаптация глубины рассуждений в модели-агенте?
Глубина рассуждений в модели-агенте адаптируется в соответствии со сложностью задачи. По мере обучения агента задачи постепенно усложняются, что позволяет модели адаптировать свою глубину рассуждений.
4. Какие методы используются для оценки производительности модели-агента после обучения?
После обучения производительность модели-агента оценивается путём визуализации последовательности токенов инструментов, которые выбирает модель, и проверки достижения правильного результата. Также проводится общая оценка производительности, демонстрирующая успешную интеграцию планирования, памяти и рассуждений в внутренний процесс модели.
5. В чём заключается преимущество сквозного обучения с подкреплением перед традиционными архитектурами в стиле конвейера?
Преимущество сквозного обучения с подкреплением заключается в том, что оно позволяет агенту объединять компоненты планирования, памяти и выполнения как часть своей изученной динамики, в то время как традиционные архитектуры разделяют эти компоненты.