Автор: Денис Аветисян
Исследователи предлагают инновационную систему, позволяющую языковым моделям эффективно решать сложные задачи, требующие последовательных действий и планирования.
В статье представлен алгоритм AT²PO, объединяющий поиск по дереву, пошаговое вознаграждение и оптимизацию политики для повышения эффективности агентов, управляемых большими языковыми моделями.
Несмотря на впечатляющие успехи LLM-агентов в решении многошаговых задач, их обучение с подкреплением часто сталкивается с проблемами ограниченного исследования, сложной атрибуции наград и несогласованностью оптимизации политики. В данной работе представлена методика AT$^2$PO: Agentic Turn-based Policy Optimization via Tree Search, объединяющая структуру дерева поиска, управляемого энтропией, пошаговую атрибуцию наград и алгоритм оптимизации политики, ориентированный на отдельные ходы агента. Предложенный подход позволяет эффективно решать эти ключевые проблемы и значительно улучшить производительность LLM-агентов в сложных задачах. Способна ли данная архитектура стать основой для создания более надежных и эффективных систем искусственного интеллекта, способных к длительному взаимодействию и решению комплексных задач?
Проблема Многошагового Рассуждения: Суть Сложности
Традиционные алгоритмы обучения с подкреплением часто сталкиваются с серьезными трудностями в сложных, многошаговых средах, где получение вознаграждения происходит лишь в конце длинной последовательности действий. Эта проблема, известная как разреженность вознаграждения, существенно затрудняет долгосрочное планирование, поскольку агенту сложно определить, какие действия в начале последовательности привели к конечному результату. В ситуациях, когда положительный сигнал приходит редко, агент испытывает трудности в установлении связи между своими действиями и полученным вознаграждением, что приводит к замедлению обучения и низкой эффективности в освоении сложных задач. В результате, агенты могут случайно выполнять действия, не понимая их влияния на конечный результат, и не способны выработать оптимальную стратегию поведения в долгосрочной перспективе.
Несмотря на значительный прогресс в области больших языковых моделей (БЯМ), простое увеличение их масштаба недостаточно для создания эффективных агентов, способных к многоходовым рассуждениям. Исследования показывают, что БЯМ, лишенные структурированного подхода к решению задач и эффективных стратегий исследования пространства состояний, сталкиваются с трудностями в сложных, динамичных средах. Агенты нуждаются не только в способности генерировать правдоподобные последовательности действий, но и в механизмах, позволяющих им планировать, оценивать последствия своих действий и адаптироваться к изменяющимся условиям. Эффективное исследование пространства состояний, в свою очередь, требует разработки алгоритмов, позволяющих агенту быстро находить наиболее перспективные направления и избегать зацикливания на неэффективных стратегиях. Таким образом, сочетание мощности БЯМ с методами структурированного рассуждения и целенаправленного исследования представляется ключевым фактором в создании интеллектуальных агентов, способных успешно функционировать в сложных, многоходовых средах.
Успешная навигация в сложных, многошаговых средах требует эффективного механизма распределения заслуг между отдельными этапами взаимодействия, что является ключевым препятствием при обучении агентов. Суть проблемы заключается в том, что последствия каждого действия часто проявляются лишь спустя несколько шагов, и становится сложно определить, какие именно действия привели к конечному результату. Без возможности точно атрибутировать вклад каждого шага в общий успех, алгоритмы обучения испытывают трудности с оптимизацией стратегии агента. Разработка методов, позволяющих агенту “видеть” причинно-следственные связи между действиями и результатами в долгосрочной перспективе, является критически важной для создания интеллектуальных систем, способных к сложному планированию и принятию решений в динамичных условиях. По сути, необходимо научить агента понимать, какие действия были полезными, какие — нейтральными, а какие — контрпродуктивными, даже если эффект от них проявится не сразу.
AT2PO: Рациональная Архитектура для Обучения с Подкреплением
AT2PO представляет собой комплексную структуру для обучения с подкреплением (RL), объединяющую три ключевых компонента в единый агентский фреймворк. В основе лежит метод Entropy-Guided Tree Expansion, обеспечивающий стратегическое исследование пространства действий с приоритетом на неопределенность и максимизацию информационного прироста на каждом шаге. Этот процесс дополняется Turn-wise Credit Assignment, который решает проблему разреженных вознаграждений путем распространения оценок ценности обратно по дереву, предоставляя детализированную обратную связь для каждого действия. Завершает структуру Agentic Turn-based Policy Optimization, осуществляющая оптимизацию политики на основе действий агента в рамках каждого шага, что позволяет эффективно обучаться в сложных средах и достигать высоких результатов.
Стратегия расширения дерева, основанная на энтропии, в AT2PO направлена на целенаправленное исследование пространства действий путем приоритизации неопределенности и максимизации информационного выигрыша на каждом шаге. Этот подход предполагает оценку энтропии распределения вероятностей действий, позволяя алгоритму концентрироваться на тех действиях, которые обладают наибольшей неопределенностью и потенциально могут привести к получению новой информации. Выбор действий, максимизирующих энтропию, способствует более эффективному исследованию пространства состояний и позволяет агенту избегать застревания в локальных оптимумах, что особенно важно в задачах с разреженным вознаграждением. Фактически, данный метод позволяет более эффективно использовать ресурсы для исследования, сосредотачиваясь на тех областях, где информация наиболее ценна.
В ходе тестирования на семи различных эталонных задачах, разработанный фреймворк AT2PO продемонстрировал улучшение средней точности совпадения (Exact Match, EM) на 1,84 процентных пункта по сравнению с современными передовыми методами. Данный результат указывает на значительное повышение эффективности алгоритма в задачах, требующих точного соответствия между сгенерированными и эталонными ответами, и подтверждает его потенциал для решения сложных задач в области обучения с подкреплением.
Механизм распределения вознаграждения за каждый ход (Turn-wise Credit Assignment) решает проблему разреженных вознаграждений в обучении с подкреплением путем обратного распространения оценок ценности по дереву поиска. Этот процесс позволяет точно определить вклад каждого действия в итоговый результат, даже в ситуациях, когда непосредственное вознаграждение отсутствует. Оценки ценности, полученные на более поздних шагах, распространяются назад по дереву, предоставляя детальную обратную связь для каждого предпринятого действия и способствуя более эффективному обучению политики агента в условиях разреженных вознаграждений. Это позволяет агенту правильно оценивать долгосрочные последствия своих действий и оптимизировать стратегию даже при редких сигналах об успехе или неудаче.
Оптимизация на Уровне Хода: Гарантия Стабильности Обучения
Метод агентного оптимизации политики на основе отдельных ходов (Agentic Turn-based Policy Optimization, AT2PO) использует методы важностной выборки (Importance Sampling) и обрезки (Clipping) для уточнения политики агента. Важностная выборка позволяет переоценить или недооценить действия, совершенные в прошлом, чтобы снизить дисперсию оценки градиента и повысить стабильность обучения. Обрезка, в свою очередь, ограничивает величину обновления политики, предотвращая резкие изменения, которые могут привести к дестабилизации процесса обучения, особенно в средах со сложными структурами вознаграждения. Комбинация этих техник обеспечивает стабильное обучение даже при наличии разреженных или нелинейных сигналов вознаграждения, что позволяет агенту эффективно осваивать сложные задачи.
Оптимизация на уровне отдельных ходов позволяет добиться более точных обновлений политики за счет анализа и коррекции действий непосредственно после каждого хода. Такой подход, в отличие от оптимизации, выполняемой после завершения эпизода, обеспечивает более быструю реакцию на изменения в среде и позволяет агенту быстрее адаптироваться к новым ситуациям. Это приводит к улучшению скорости сходимости алгоритма обучения с подкреплением, поскольку обновления политики происходят чаще и на основе более детальной информации о последствиях каждого действия. В результате, агенту требуется меньше взаимодействий с окружающей средой для достижения оптимальной стратегии поведения.
Оптимизация на уровне отдельных ходов расширяет принципы Turn-Level Optimization, предоставляя механизм для точной настройки поведения агента в динамических средах. В отличие от традиционных подходов, обновляющих политику после завершения эпизода, данный метод позволяет производить корректировки после каждого хода, что повышает чувствительность к изменениям в среде и позволяет агенту быстрее адаптироваться к новым ситуациям. Это особенно важно в средах с высокой степенью неопределенности или непредсказуемости, где своевременная адаптация является критически важной для достижения оптимальной производительности. Использование данных о каждом отдельном ходе позволяет более эффективно использовать информацию об ошибках и вознаграждениях, что способствует более стабильному и быстрому обучению.
Алгоритм AT2PO (Agentic Turn-based Policy Optimization) демонстрирует существенную стабилизацию энтропии политики и норм градиентов в процессе обучения. Наблюдаемые улучшения заключаются в снижении колебаний энтропии, что предотвращает преждевременную сходимость к субоптимальным решениям, и в уменьшении норм градиентов, что препятствует возникновению взрывных градиентов и обеспечивает более устойчивое обучение. Стабилизация этих параметров позволяет эффективно решать распространенные проблемы нестабильности в обучении агентов, работающих с использованием подкрепления, и способствует повышению надежности и скорости сходимости алгоритма.
Решение Проблемы Дрейфа Токенизации: Основа Надежности Агентов
Несоответствия в процессе токенизации, то есть разбиения текста на отдельные единицы, могут приводить к феномену, известному как «дрейф ретокенизации». Это явление дестабилизирует процесс обучения агента, поскольку представление входных данных меняется со временем. В результате, агент теряет способность к обобщению, то есть к применению полученных знаний к новым, ранее не встречавшимся ситуациям. По сути, незначительные изменения в способе кодирования текста приводят к тому, что агент начинает «видеть» мир иначе, что негативно сказывается на его производительности и надежности в долгосрочной перспективе. Постоянство токенизации является критически важным для создания устойчивых и предсказуемых агентов, способных эффективно взаимодействовать с окружающей средой.
Для обеспечения стабильной работы агентов, обучающихся с подкреплением, критически важно поддерживать согласованность токенизации на протяжении всего процесса обучения. Непостоянство в способе разделения входных данных на отдельные элементы — токены — может привести к постепенному искажению понимания окружающей среды агентом. Представьте, что агент учится распознавать объекты по их текстовому описанию; если способ токенизации изменится, описание одного и того же объекта может быть интерпретировано по-разному, что вызовет путаницу и снизит эффективность обучения. Сохранение единого подхода к токенизации гарантирует, что агент воспринимает изменения в среде последовательно, что, в свою очередь, позволяет ему формировать более надежные и точные модели окружающего мира и, следовательно, принимать более эффективные решения.
Повышение надежности и доверия к агентам, взаимодействующим с реальным миром, является ключевым аспектом их успешного внедрения. Нестабильность токенизации может привести к непоследовательному восприятию информации, что негативно сказывается на способности агента адаптироваться и принимать обоснованные решения в динамичной среде. Устранение этой проблемы позволяет создавать более предсказуемых и эффективных агентов, способных к долгосрочному взаимодействию с окружающей действительностью, что особенно важно для критически важных приложений, где требуется высокая степень точности и стабильности.
Представленная работа демонстрирует стремление к созданию детерминированных и доказуемых систем искусственного интеллекта. В основе предложенного подхода AT$^2$PO лежит идея последовательной оптимизации стратегии агента, основанной на пошаговом исследовании пространства решений с помощью дерева поиска. Этот метод, в отличие от многих современных подходов, акцентирует внимание на четком определении и назначении вознаграждения на каждом шаге взаимодействия, что критически важно для обеспечения воспроизводимости результатов. Как однажды заметила Грейс Хоппер: «Лучший способ предсказать будущее — создать его». Именно к этому и стремится AT$^2$PO — не просто предсказывать поведение агента, но и формировать его, обеспечивая надежность и предсказуемость в сложных многошаговых задачах.
Что Дальше?
Представленный подход, хотя и демонстрирует определенные успехи в оптимизации поведения агентов на основе больших языковых моделей, не решает фундаментальную проблему: гарантии корректности. Успех, измеряемый на конечном наборе задач, не является доказательством универсальности. Иллюзия разумности, создаваемая сложными алгоритмами, не должна заменять строгую математическую формализацию. Вопрос о том, действительно ли агент “понимает” задачу, или лишь эффективно манипулирует символами, остается открытым.
Будущие исследования должны быть направлены на разработку методов верификации политик, а не только на их оптимизацию. Необходимо отойти от эмпирической оценки и стремиться к доказательству сходимости алгоритмов и отсутствия непредвиденных побочных эффектов. Применение формальных методов, заимствованных из теории автоматов и логики, представляется перспективным направлением. Иначе, мы рискуем создать системы, кажущиеся интеллектуальными, но лишенные внутренней согласованности.
И, наконец, следует признать, что само понятие “награды” является искусственной конструкцией. Полагаться на внешнюю функцию вознаграждения — значит, делегировать определение ценностей алгоритму. Истинный прогресс требует разработки методов, позволяющих агенту самостоятельно формулировать цели и оценивать результаты, основываясь на внутренней модели мира, а не на внешнем давлении. Иначе, мы получим лишь имитацию интеллекта, лишенную подлинного смысла.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.04767.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Квантовый Монте-Карло: Моделирование рождения электрон-позитронных пар
- Вопросы по PDF: Новый вызов для искусственного интеллекта
- Эмоциональный отпечаток: Как мы научили ИИ читать душу (и почему рейтинги вам врут)
- Оптический Искусственный Интеллект: Новый Взгляд на Энергоэффективность
- Искусственный интеллект на службе науки: новый инструмент для анализа данных
- Переключение намагниченности в квантовых антиферромагнетиках: новые горизонты для терагерцовой спинтроники
- Машинное обучение и тайны модулярности
- Геометрия на пределе: как алгоритмы оптимизации превосходят языковые модели
- Диффузия против Квантов: Новый Взгляд на Факторизацию
- Оптимизация партийных запросов: Метод имитации отжига против градиентных подходов
2026-01-09 11:34