Искусственный интеллект, действующий самостоятельно: новый взгляд на обучение с подкреплением

Автор: Денис Аветисян

Обзор посвящен последним достижениям в области обучения с подкреплением, позволяющим большим языковым моделям действовать как автономные агенты.

Агент демонстрирует способность к адаптивному взаимодействию с окружающей средой, что позволяет ему эффективно выполнять поставленные задачи в различных условиях.

Исследование техник улучшения рассуждений, использования инструментов и надежности больших языковых моделей в контексте обучения с подкреплением, а также выявление ключевых проблем и направлений будущих исследований.

Традиционное обучение с подкреплением зачастую ориентировано на узкоспециализированных агентов, оптимизирующих предопределенные функции вовлечения. Однако, с развитием мощных больших языковых моделей (LLM) и усложнением задач, возникает необходимость в парадигме агентного обучения с подкреплением. В данной работе, ‘Rethinking Agentic Reinforcement Learning In Large Language Models’, рассматриваются современные достижения в области агентного обучения с подкреплением на основе LLM, включая методы улучшения рассуждений, использования инструментов и повышения надежности системы. Какие перспективы открываются для создания более автономных и интеллектуальных агентов, способных решать сложные задачи в реальном мире?

За гранью статической генерации: Эволюция агентных систем

Традиционные большие языковые модели (БЯМ) демонстрируют впечатляющие способности в генерации текста, создавая связные и грамматически правильные последовательности слов. Однако, несмотря на кажущуюся интеллектуальность, эти модели остаются реактивными системами, способными лишь отвечать на заданные запросы или завершать начатые фразы. Им недостает проактивности и способности самостоятельно формулировать цели, планировать действия для их достижения и адаптироваться к изменяющимся обстоятельствам. В отличие от человека, способного ставить задачи и последовательно их решать, БЯМ нуждаются в постоянном внешнем управлении и не могут действовать автономно в сложных, динамичных средах. Эта ограниченность стимулирует развитие новых подходов, направленных на наделение языковых моделей способностью к целеполаганию и автономному действию.

Переход к агентному обучению с подкреплением (RL) знаменует собой принципиальный сдвиг в возможностях больших языковых моделей (LLM). Если традиционные LLM демонстрируют впечатляющую способность генерировать текст, то агентный RL наделяет их автономией и способностью решать сложные задачи посредством взаимодействия с окружающей средой. Вместо пассивного ответа на запросы, такие модели становятся активными агентами, способными планировать действия, оценивать результаты и адаптировать стратегию для достижения поставленных целей. Этот подход открывает новые горизонты для применения LLM в самых разных областях — от автоматизации рутинных процессов до разработки интеллектуальных систем управления и принятия решений, где требуется не просто генерация текста, а активное воздействие на окружающую действительность.

Диаграмма эволюции технологий обучения с подкреплением демонстрирует последовательное развитие алгоритмов в данной области.

Политика агента: Основа поведения

В основе поведения каждого агента лежит политика — функциональное отображение состояний в действия, определяющее его реакцию на изменяющуюся среду. Формально, политика $\pi(a|s)$ представляет собой вероятность выбора действия $a$ в заданном состоянии $s$ . Таким образом, для каждого конкретного состояния агент, следуя своей политике, определяет наиболее подходящее действие, направленное на достижение поставленной цели. Политика может быть детерминированной, однозначно определяя действие для каждого состояния, или стохастической, предоставляя распределение вероятностей по возможным действиям. Эффективное определение и оптимизация политики являются ключевыми задачами в разработке интеллектуальных агентов.

Обучение с подкреплением (RL) представляет собой итеративный процесс, в котором агент взаимодействует со средой, выполняя действия и получая числовые награды. Целью RL является определение оптимальной политики — стратегии выбора действий, максимизирующей суммарное вознаграждение, полученное агентом в течение определенного периода времени или всей его деятельности. Агент изучает эту политику посредством проб и ошибок, корректируя свои действия на основе полученных наград и штрафов. Этот процесс позволяет агенту адаптироваться к динамике среды и находить наиболее эффективные способы достижения поставленных целей, что делает RL ключевым методом для разработки интеллектуальных систем и автономных агентов.

Оптимизация политики является критически важным фактором, определяющим эффективность агента. Алгоритмы, такие как Proximal Policy Optimization (PPO), Direct Preference Optimization (DPO) и Soft Adaptive Policy Optimization (SAPO), различаются по степени стабильности и эффективности. В частности, алгоритм VAPO продемонстрировал значительное улучшение производительности, достигнув оценки AIME Score в 50 баллов на AIME 2024, что свидетельствует о его превосходстве в задачах, оцениваемых данной метрикой.

Сравнение DPO, PPO и GRPO демонстрирует различия в их подходах к обучению с подкреплением.

Долгосрочное планирование и расширение возможностей агента

Агенты, использующие обучение с подкреплением (RL), значительно выигрывают от возможностей долгосрочного планирования. Этот подход позволяет разбивать сложные задачи на последовательность более простых и управляемых подцелей. Декомпозиция задачи снижает вычислительную сложность и облегчает процесс обучения, поскольку агент может последовательно достигать промежуточные цели, получая вознаграждение за каждый успешный шаг. Такое планирование позволяет агенту эффективно исследовать пространство действий и находить оптимальные решения для задач, требующих нескольких этапов выполнения, что существенно повышает общую производительность и надежность системы.

Использование инструментов значительно расширяет возможности агента, позволяя взаимодействовать с внешними API и ресурсами, преодолевая присущие ограничения. В частности, это позволяет агенту получать доступ к информации, недоступной в его внутренней памяти, выполнять действия, выходящие за рамки его собственных возможностей, и адаптироваться к новым задачам без необходимости переобучения. Внешние инструменты могут включать в себя поисковые системы, базы данных, калькуляторы, а также специализированные API для конкретных задач, что позволяет агенту решать более сложные и разнообразные задачи, чем это было бы возможно при использовании только внутренних ресурсов. Интеграция с внешними инструментами требует разработки механизмов для эффективного выбора, использования и интерпретации результатов работы этих инструментов.

Постоянная память в системах обучения с подкреплением (RL) позволяет агентам сохранять и использовать прошлый опыт для улучшения эффективности обучения и адаптивности. В отличие от традиционных RL-агентов, которые обрабатывают каждую задачу изолированно, агенты с постоянной памятью могут хранить информацию о предыдущих состояниях, действиях и полученных наградах. Это позволяет им обобщать знания, быстрее обучаться новым задачам и демонстрировать повышенную устойчивость к изменениям в окружающей среде. Реализация постоянной памяти часто включает в себя использование таких структур данных, как буферы воспроизведения опыта (experience replay buffers) или нейронные сети с долгой краткосрочной памятью (LSTM), для эффективного хранения и извлечения релевантной информации из прошлого.

Архитектуры, такие как ReAct и OpenClaw-RL, повышают эффективность обучения с подкреплением за счет чередования этапов рассуждения и действий, а также обучения на каждом шаге взаимодействия. В частности, применение режима обучения на основе суммаризации позволяет получить представление градиента политики в компактной сквозной инфраструктуре обучения с подкреплением, эффективно решая проблему ограничений на длину контекста. Данный подход позволяет агентам обрабатывать более сложные задачи и сохранять релевантную информацию из прошлых взаимодействий, не требуя при этом экспоненциального роста вычислительных ресурсов.

На пути к надёжному и устойчивому агенту ИИ

Существенной проблемой в работе агентивных систем является склонность больших языковых моделей к генерации так называемых «галлюцинаций» — фактических ошибок или бессмысленной информации. Данное явление представляет собой серьёзный вызов для надёжности и безопасности подобных систем, поскольку неверные данные могут приводить к ошибочным решениям и непредсказуемым последствиям. Исследования показывают, что галлюцинации возникают из-за сложностей в процессе обучения моделей, а также из-за недостаточной способности к проверке и коррекции собственных ответов. Преодоление этой проблемы требует разработки новых методов оценки достоверности генерируемой информации и внедрения механизмов, позволяющих моделям отличать факты от вымысла, что является ключевым шагом к созданию действительно надёжных и заслуживающих доверия агентивных систем.

Для обеспечения надёжности агентов, основанных на больших языковых моделях, критически важна разработка надёжных метрик оценки и техник смягчения неточностей. Существующие подходы к оценке часто оказываются недостаточными для выявления “галлюцинаций” — фактических ошибок или бессмысленных утверждений, генерируемых моделями. В связи с этим, исследователи активно работают над созданием более строгих и всесторонних метрик, способных количественно оценить правдивость и последовательность ответов агентов. Параллельно разрабатываются методы, направленные на снижение вероятности возникновения ошибок, включая техники проверки фактов, самокритики и использования внешних источников информации для подтверждения сгенерированных утверждений. Успешное внедрение этих подходов позволит создавать более доверенные и безопасные агенты, способные надёжно выполнять поставленные задачи и предоставлять достоверную информацию.

Ограниченность контекстного окна больших языковых моделей (LLM) представляет собой существенное препятствие для построения агентов, способных к длительным и последовательным взаимодействиям. Исследования показывают, что чрезмерно детализированное саморассуждение и частое обращение к инструментам не способствуют поддержанию когерентности в долгосрочной перспективе. Вместо этого, более эффективным подходом является использование взвешенных, обдуманных стратегий с меньшим количеством вызовов инструментов. Такой подход позволяет LLM сосредоточиться на наиболее важной информации, избегая перегрузки контекста и обеспечивая более надёжное и последовательное поведение агента в ходе продолжительных взаимодействий.

Перспективные исследования в области автономных агентов искусственного интеллекта сосредоточены на преодолении текущих ограничений, связанных с надёжностью и безопасностью. Особое внимание уделяется разработке новых методик, способных минимизировать склонность больших языковых моделей к генерации неправдоподобной или бессмысленной информации — так называемых “галлюцинаций”. Параллельно ведётся работа над расширением контекстного окна, позволяющего моделям эффективно обрабатывать большие объёмы данных и поддерживать согласованность в продолжительных взаимодействиях. Вместо избыточного самоанализа и частых запросов к инструментам, предпочтение отдаётся более взвешенным и целенаправленным стратегиям, что потенциально повышает эффективность и надёжность агентов. Реализация этих направлений позволит создать системы искусственного интеллекта, которым можно доверять в решении сложных задач и принятии важных решений.

Исследование, посвященное агентному обучению с подкреплением в больших языковых моделях, закономерно фокусируется на проблемах выстраивания иерархических систем. Авторы стремятся улучшить способность моделей к рассуждению и использованию инструментов, но в конечном итоге сталкиваются с неизбежной сложностью масштабирования. В этом нет ничего нового. Как отмечал Блез Паскаль: «Всякое великое дело начинается с великого хаоса». Попытки создать идеально «выстраивающиеся» системы, способные к сложному взаимодействию, обречены на столкновение с реальностью: каждый новый уровень абстракции добавляет неопределенности, а каждая «революционная» технология рано или поздно превращается в технический долг. И в этом нет трагедии — лишь констатация факта.

Что дальше?

Обзор, представленный в данной работе, неизбежно добавляется к растущему списку «революционных» подходов к обучению с подкреплением. Несомненно, новые методы, демонстрирующие впечатляющие результаты на тщательно подобранных бенчмарках, будут появляться регулярно. Однако, история показывает, что каждое элегантное решение рано или поздно превращается в технический долг, требующий постоянного обслуживания и рефакторинга. Обещания бесконечной масштабируемости, уже звучавшие не раз, вероятно, снова окажутся преувеличенными, когда система столкнётся с реальными, непредсказуемыми условиями эксплуатации.

Особое внимание следует уделить не столько новым алгоритмам, сколько проблемам верификации и надежности. Если тесты проходят успешно — это, скорее всего, означает лишь то, что они не проверяют ничего существенного. Попытки «выровнять» большие языковые модели, безусловно, важны, но наивные решения в области reward modeling могут привести к неожиданным и нежелательным последствиям. Реальный прогресс требует не только улучшения производительности, но и глубокого понимания границ применимости этих систем.

В конечном итоге, успех агентного обучения с подкреплением в больших языковых моделях будет зависеть не от сложности алгоритмов, а от способности создавать системы, которые действительно понимают задачу, а не просто имитируют разумное поведение. Впрочем, это уже звучало в 2012-м, только называлось «экспертными системами».

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2604.27859.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-05-02 11:48

🚀 Квантовые новости