Искусственный интеллект, который учится играть: новая платформа для стабильного обучения агентов

Автор: Денис Аветисян

Представлена ARLArena — унифицированная платформа, позволяющая создавать надежные и стабильные системы искусственного интеллекта, способные эффективно действовать в сложных, многошаговых сценариях.

Исследование демонстрирует важность отсечения последовательностей, точной оценки преимуществ и динамической фильтрации для обучения устойчивых агентов на основе больших языковых моделей в сложных средах.

Несмотря на растущий интерес к обучению агентов с подкреплением (ARL) для решения сложных задач, стабильность обучения остается серьезной проблемой, ограничивающей масштабируемость и систематическое исследование алгоритмов. В данной работе представлена платформа ‘ARLArena: A Unified Framework for Stable Agentic Reinforcement Learning’, предназначенная для анализа и повышения стабильности ARL в контролируемой среде. Авторы демонстрируют, что применение обрезки последовательностей, точная оценка преимущества и динамическая фильтрация являются ключевыми факторами для обучения надежных агентов на основе больших языковых моделей (LLM) в многошаговых взаимодействиях. Возможно ли, используя предложенный фреймворк, создать действительно воспроизводимые и стабильные пайплайны обучения агентов, способных эффективно решать сложные задачи в реальных условиях?

Нестабильность как Препятствие: Вызовы Агентного Обучения

Агентное обучение с подкреплением (ARL) представляет собой перспективный подход к решению сложных задач, требующих долгосрочного планирования и адаптации. Однако, несмотря на свой потенциал, ARL характеризуется присущей ему нестабильностью. В отличие от традиционных методов, где агент обучается в относительно предсказуемой среде, ARL предполагает активное взаимодействие агента с окружением, изменяя его в процессе обучения. Это приводит к постоянному смещению распределения данных, что затрудняет сходимость алгоритма и может приводить к непредсказуемым результатам, требуя разработки специальных методов стабилизации и контроля.

Традиционные методы обучения с подкреплением часто сталкиваются с существенными трудностями, обусловленными разреженностью вознаграждений и проблемой точного определения вклада отдельных действий в конечный результат. Когда вознаграждение за успешное выполнение задачи выдается лишь эпизодически, алгоритму становится сложно установить связь между своими действиями и полученным успехом, что замедляет процесс обучения. Более того, в сложных сценариях, где множество действий предшествует получению вознаграждения, определение того, какие именно действия привели к успеху, представляет собой серьезную вычислительную задачу. Алгоритму необходимо эффективно распределять «кредит» между различными шагами, чтобы правильно корректировать свою стратегию, и ошибки в этом процессе могут привести к неоптимальному поведению или даже к полному провалу обучения. Таким образом, разреженность вознаграждений и неточное распределение заслуг являются ключевыми препятствиями на пути создания эффективных агентов, способных решать сложные задачи.

Проблема “устаревания вне политики” (off-policy staleness) существенно усугубляет сложности в обучении агентов, использующих методы внеполитического обучения с подкреплением. В процессе обучения, особенно при использовании больших буферов опыта, данные, собранные на ранних этапах, могут стать нерелевантными текущей политике агента. Поскольку алгоритм продолжает использовать эти устаревшие данные для обновления политики, происходит расхождение между опытом и текущим поведением агента, что приводит к нестабильности и, в конечном итоге, к неспособности алгоритма сойтись к оптимальному решению. Такое явление проявляется в резких колебаниях параметров политики и, как следствие, в неустойчивых или провальных попытках обучения, требующих тщательной настройки и использования специальных методов для смягчения негативного влияния устаревших данных.

ARLArena: Платформа для Надежного Агентного Обучения

ARLArena представляет собой унифицированную структуру и рецепт обучения для стабильного обучения с подкреплением, основанного на агентах. Данный фреймворк объединяет компоненты для инициализации, обучения и регуляризации, обеспечивая надежную производительность в различных средах. Он включает в себя стандартизированные протоколы для сбора данных, обучения моделей и оценки результатов, что позволяет воспроизводить и сравнивать различные подходы к обучению агентов. Фреймворк предназначен для упрощения процесса разработки и тестирования систем на основе агентов, а также для облегчения обмена знаниями и результатами между исследователями в области обучения с подкреплением.

В ARLArena используется метод обучения с подражанием (behavior cloning) для инициализации политики агента. Этот подход предполагает предварительное обучение политики на наборе данных, собранном от эксперта, демонстрирующего желаемое поведение. Целью является предоставление агенту разумной отправной точки, что значительно ускоряет процесс обучения с подкреплением и повышает его стабильность. Вместо случайной инициализации, агент начинает с политики, уже способной выполнять базовые действия, что позволяет ему быстрее исследовать пространство действий и находить оптимальные стратегии. Использование экспертных данных позволяет избежать длительных фаз случайного поиска и повысить эффективность обучения.

В ARLArena используется KL-регуляризация для сохранения предварительно обученных знаний, заложенных в большие языковые модели (LLM), которые управляют агентами. Этот метод предотвращает существенное отклонение политики агента от исходного распределения LLM, что особенно важно, учитывая, что LLM уже обладают обширными знаниями о языке и мире. KL-дивергенция измеряет разницу между распределением вероятностей, генерируемым политикой агента, и исходным распределением LLM. Добавление этого члена в функцию потерь во время обучения заставляет агента находить баланс между выполнением поставленной задачи и сохранением полезных свойств, полученных в процессе предварительного обучения LLM. Это обеспечивает более стабильное и эффективное обучение, особенно в задачах, требующих генерации естественного языка или рассуждений.

Штраф за формат (Format Penalty) представляет собой механизм плотного вознаграждения, используемый в ARLArena для ускорения обучения и улучшения эффективности агента. Вместо редких и отложенных вознаграждений, штраф за формат предоставляет агенту частые сигналы, основанные на структуре генерируемых ответов. Конкретно, вознаграждение рассчитывается на основе соответствия с заранее заданным форматом, таким как использование определенных тегов, структуры данных или ключевых слов. Это позволяет агенту быстро научиться генерировать ответы, соответствующие ожидаемым требованиям, и избегать нежелательных форматов, что значительно повышает стабильность и скорость обучения в задачах Agentic Reinforcement Learning.

SAMPO: Стабилизация Оптимизации Стратегий

Метод SAMPO представляет собой новую методику оптимизации стратегий, разработанную для повышения стабильности обучения с подкреплением (ARL). В его основе лежит платформа ARLArena, и SAMPO призван решить проблему нестабильности, часто возникающую в процессе обучения. В отличие от традиционных методов, SAMPO использует комплексный подход к регулированию обновлений стратегий, направленный на предотвращение резких изменений, которые могут привести к расхождению обучения и снижению производительности агента. Данный подход позволяет добиться более надежной и предсказуемой сходимости алгоритма в сложных задачах ARL.

Метод SAMPO использует последовательное ограничение (sequence-level clipping) для стабилизации процесса обучения с подкреплением. Данная техника ограничивает величину изменений в политике на каждом шаге обновления, предотвращая резкие и деструктивные корректировки, которые могут привести к расхождению алгоритма. В отличие от традиционных методов, ограничивающих изменения параметров сети, SAMPO ограничивает изменения непосредственно в векторах действий, обеспечивая более точное управление процессом обучения и повышая его стабильность. Это достигается путем вычисления разницы между текущей и обновленной политикой, и при необходимости, масштабирования обновлений для удержания изменений в заданных пределах.

Тонкая оценка преимуществ (advantage estimation) в SAMPO позволяет более точно определять ценность каждого действия в контексте текущей политики. Вместо использования единого коэффициента для всех действий, SAMPO оценивает преимущества индивидуально, что улучшает процесс назначения заслуг (credit assignment). Это достигается за счет более детального анализа вклада каждого действия в общую награду, что позволяет алгоритму быстрее обучаться и избегать неверных корреляций между действиями и результатами. Повышенная точность оценки преимуществ приводит к более стабильным и эффективным обновлениям политики, особенно в сложных задачах, требующих долгосрочного планирования.

Динамическая фильтрация в SAMPO позволяет отсеивать образцы с вырожденными преимуществами (degenerate advantages), что повышает эффективность обучения. Этот метод фокусируется на наиболее информативных данных, исключая образцы, в которых оценка ценности действий является ненадёжной или незначительной. В результате, SAMPO демонстрирует значительное улучшение производительности, достигая 92.72% успеха на платформе ALFWorld, что подтверждает эффективность отбора полезных данных и ускорение процесса обучения.

Преодолевая Стабильность: К Надежным Агентам

Преодолевая ключевые проблемы нестабильности, разработанный SAMPO открывает новые возможности для агентного обучения с подкреплением (ARL) при решении сложных задач, приближенных к реальным условиям. В ходе тестирования на платформах WebShop и Sokoban, система продемонстрировала впечатляющие результаты, достигнув 74.08% успешных завершений в WebShop и 88.86% в Sokoban. Данный показатель свидетельствует о значительном прогрессе в создании агентов, способных к надежному и последовательному выполнению задач в динамичной среде, что делает ARL более применимым для широкого спектра практических применений.

В основе повышения надежности агентов лежит синергия фильтрации траекторий и проектирования преимуществ. Данный подход позволяет агенту концентрироваться на наиболее значимых и информативных эпизодах обучения, отсеивая шум и нерелевантные данные. Фильтрация траекторий, по сути, выделяет успешные и перспективные последовательности действий, в то время как проектирование преимуществ акцентирует внимание на тех действиях, которые привели к наибольшему прогрессу. Взаимодействие этих двух механизмов создает замкнутый цикл обучения, где агент постоянно совершенствует свою стратегию, опираясь на проверенную информацию и максимизируя полезность каждого шага. Это, в свою очередь, способствует более стабильному и эффективному освоению сложных задач, демонстрируя значительное улучшение показателей производительности по сравнению с традиционными методами обучения с подкреплением.

Предложенная структура демонстрирует перспективный путь к созданию надежных агентов, способных к устойчивому принятию решений и стабильной работе. В ходе экспериментов SAMPO показал среднее увеличение эффективности на 25.2% по сравнению с базовыми методами в различных задачах, что свидетельствует о значительном прогрессе в области обучения с подкреплением. Это улучшение достигается за счет более эффективной фильтрации траекторий и продуманного дизайна преимуществ, позволяющих агенту концентрироваться на наиболее релевантном опыте и избегать ошибок. Такой подход открывает новые возможности для применения агентов в сложных реальных сценариях, где требуется высокая степень надежности и предсказуемости поведения.

Интеграция предложенных методов представляет собой существенный прорыв в реализации полного потенциала агентного обучения с подкреплением. Ранее, нестабильность в процессе обучения ограничивала применение этих систем в сложных, реальных задачах. Сочетание фильтрации траекторий и продуманного дизайна преимуществ позволяет агентам извлекать уроки из наиболее релевантного опыта, значительно повышая их надежность и стабильность. Это, в свою очередь, открывает новые возможности для применения агентного обучения в широком спектре областей, от автоматизации сложных процессов до разработки интеллектуальных систем, способных к долгосрочному планированию и принятию решений в динамически меняющейся среде. Достигнутое улучшение в среднем на 25.2% по сравнению с базовыми методами демонстрирует ощутимый прогресс и указывает на перспективность дальнейших исследований в этом направлении.

Представленный труд демонстрирует стремление к упрощению сложного процесса обучения агентов. Исследование ARLArena акцентирует внимание на критической важности стабильности в обучении, подчеркивая, что последовательное отсечение, точная оценка преимуществ и динамическая фильтрация являются ключевыми элементами для создания надежных агентов на основе больших языковых моделей. Как заметил Эдсгер Дейкстра: «Простота — это вершина совершенства». В контексте разработки ИИ это означает, что наиболее эффективные решения — это те, которые достигаются через минимальное количество необходимых компонентов и операций, фокусируясь на фундаментальных принципах стабильности и ясности, а не на избыточной сложности. Чрезмерная сложность, как правило, является признаком несовершенного понимания задачи.

Что Дальше?

Представленный каркас ARLArena, несомненно, проясняет некоторые туманные области в обучении агентов, управляемых большими языковыми моделями. Однако, упрощение — не всегда просветление. Стабильность, достигнутая посредством отсечения последовательностей, точной оценки преимуществ и динамической фильтрации, лишь откладывает неизбежный вопрос: что есть “разумное” поведение в сложных, многоходовых средах? Настоящая проблема не в укрощении LLM, а в определении того, что мы вообще хотим, чтобы они делали.

Очевидно, что акцент смещается от простого достижения награды к созданию агентов, способных к самоанализу и адаптации стратегий. Игнорирование контекста и долгосрочных последствий — это роскошь, которую мы больше не можем себе позволить. Будущие исследования должны быть направлены на интеграцию механизмов, позволяющих агентам не просто действовать, но и понимать свои действия, предвидеть последствия и корректировать свои цели.

Не стоит также забывать о фундаментальной проблеме: насколько вообще возможно создать «искусственный интеллект», основанный на статистических моделях? Возможно, истинный прогресс заключается не в усложнении алгоритмов, а в принятии той простой истины, что некоторые вещи принципиально непостижимы для машины. И в этом есть своя, парадоксальная красота.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.21534.pdf

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

Смотрите также:

2026-02-26 09:18

🚀 Квантовые новости