Автор: Денис Аветисян
DreamGym: создание синтетических данных для ускорения обучения с подкреплением.
Исследователи предлагают фреймворк, использующий рассуждения для генерации масштабируемых данных, снижая потребность в дорогостоящем взаимодействии с реальным миром.
Несмотря на потенциал обучения с подкреплением (RL) для улучшения автономных агентов на базе больших языковых моделей, масштабируемость и практическая реализация остаются сложными задачами. В работе ‘Scaling Agent Learning via Experience Synthesis’ представлен DreamGym – унифицированный фреймворк, использующий синтез опыта на основе рассуждений для генерации масштабируемых и качественных данных для обучения RL-агентов. Такой подход позволяет значительно снизить зависимость от дорогостоящих взаимодействий с реальной средой и повысить эффективность обучения. Сможет ли DreamGym стать ключевым компонентом в создании действительно универсальных и автономных агентов, способных решать широкий спектр задач?
Эволюция Воплощенного Интеллекта
Традиционное обучение с подкреплением сталкивается с трудностями в реальных условиях из-за неэффективного использования данных и расхождения между симуляцией и реальностью. Ограниченное количество проб и ошибок препятствует применению в дорогостоящих или рискованных средах. Для создания эффективных воплощенных агентов необходимы надежные рассуждения о переходах состояний и способность к обобщению на ограниченных данных. Каждая архитектура проживает свою жизнь, и задача исследователей — обеспечить ей достойное старение.
DreamGym: Синтез Опыта для Обучения
DreamGym — унифицированная платформа для генерации разнообразного и информативного опыта, использующая синтетические данные. Она преодолевает разрыв между симуляцией и реальностью, предлагая эффективный инструмент для обучения в сложных средах. Ключевой особенностью является интеграция оффлайн и онлайн данных, создающая коэволюцию агента и среды. Оффлайн данные служат основой, а онлайн взаимодействие обеспечивает уточнение модели. Reasoning-Based Experience Model абстрагирует динамику в текстовое пространство, обеспечивая эффективную генерацию траекторий и планирование действий.
Учебный План и Усиление Рассуждений
DreamGym реализует Генератор учебных задач, динамически адаптирующий сложность для агента. Механизм оптимизирует обучение, фокусируясь на слабых местах, определяемых энтропией награды. Синтетическая генерация данных направлена на проблемные области, обеспечивая целенаправленное улучшение навыков. Reasoning-Based Experience Model использует Chain-of-Thought для стимулирования LLM-агента к генерации обоснованных последовательностей действий, улучшая планирование и понимание среды.
Валидация и Широкая Применимость
DreamGym демонстрирует улучшенную производительность в сложных средах, таких как WebArena, WebShop и ALFWorld, подтверждая способность к обобщению. Система обеспечивает эффективное функционирование в разнообразных условиях. DreamGym достигает более чем 30%-ного улучшения в WebArena и соответствует производительности GRPO/PPO в задачах с обучением с подкреплением, используя только синтетические взаимодействия. Фреймворк совместим с LLM-агентами на основе LLama и Qwen. Удаление генератора задач снижает успешность на 6.6% и 6.0% в WebShop и WebArena соответственно, что подчеркивает его важность. DreamGym обеспечивает более чем 40%-ное улучшение при переносе из симуляции в реальный мир, используя менее 10% внешних данных. Все системы стареют — вопрос лишь в том, делают ли они это достойно.
К Более Общему и Устойчивому ИИ
Интеграция DreamGym с World Models — перспективное направление для повышения эффективности и реалистичности симуляций. Это позволяет агентам обучаться на более богатом опыте, способствуя развитию способностей к решению сложных задач. Возможность синтезировать опыт и использовать данные, собранные ранее, открывает перспективы для непрерывного обучения и адаптации. Это позволяет создавать системы искусственного интеллекта, способные к долгосрочному развитию и улучшению характеристик без постоянного переобучения. Предложенный подход — значительный шаг на пути к созданию устойчивых, обобщающих и эффективных систем искусственного интеллекта.
Рассмотрение систем как подверженных старению, как и живых организмов, находит отражение в представленном исследовании. DreamGym, предлагая синтез опыта для обучения агентов, фактически замедляет неизбежный процесс «старения» – снижение эффективности обучения из-за ограниченности реальных данных. Использование синтетических данных, сгенерированных на основе рассуждений, позволяет поддерживать «жизнеспособность» системы обучения, расширяя возможности агентов и снижая зависимость от дорогостоящего реального взаимодействия. Блез Паскаль однажды заметил: «Все великие вещи начинаются с малого и незаметного». Подобно этому, DreamGym начинает с синтеза опыта, чтобы создать масштабируемую основу для обучения, преодолевая ограничения, свойственные традиционным методам обучения с подкреплением.
Что впереди?
Представленная работа, безусловно, отодвигает горизонты синтеза опыта, однако, подобно любому улучшению, и она подвержена законам времени. Создание масштабируемых данных – лишь временное решение, ведь сама природа обучения предполагает необходимость в новых вызовах, в сложностях, которые еще не были предсказаны. Попытка обойти необходимость в реальном взаимодействии с миром – это, по сути, отсрочка неизбежного. Любая модель мира, каким бы искусно она ни была построена, все равно будет устаревать быстрее, чем ожидалось.
Особое внимание следует уделить проблеме «отката». Каждый шаг к совершенствованию системы, каждое усложнение алгоритма – это путешествие назад по стрелке времени, к более фундаментальным вопросам о природе интеллекта и обучения. Необходимо исследовать, как эти синтезированные данные влияют на способность агента к обобщению, к адаптации к совершенно новым, непредсказуемым ситуациям. Сможет ли искусственно созданный опыт заменить опыт, полученный в хаосе реального мира?
В конечном итоге, истинный прогресс заключается не в создании более сложных инструментов, а в понимании ограничений самих систем. Именно осознание неизбежного старения, неизбежного отката, должно стать движущей силой дальнейших исследований. Ведь все системы стареют – вопрос лишь в том, делают ли они это достойно.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.03773.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Восполняя пробелы в знаниях: Как языковые модели учатся делать выводы
- Квантовый Монте-Карло: Моделирование рождения электрон-позитронных пар
- Геометрия на пределе: как алгоритмы оптимизации превосходят языковые модели
- Разгадывая тайны квантового мира: переработка кубитов и шум как тайная приправа?
- Оптимизация партийных запросов: Метод имитации отжига против градиентных подходов
- Эмоциональный отпечаток: Как мы научили ИИ читать душу (и почему рейтинги вам врут)
- Скрытая сложность: Необратимые преобразования в квантовых схемах
- Квантовый скачок из Андхра-Прадеш: что это значит?
- Виртуальная примерка без границ: EVTAR учится у образов
2025-11-07 17:41