Автор: Денис Аветисян
Новый подход позволяет агентам на основе больших языковых моделей более надежно действовать в динамичных средах, активно снижая уровень неопределенности в процессе взаимодействия.
В статье предлагается фреймворк для моделирования и уменьшения неопределенности в агентах на основе больших языковых моделей, работающих в интерактивных системах.
Несмотря на растущую важность больших языковых моделей (LLM) в качестве автономных агентов, оценка неопределенности их действий остается узким местом в обеспечении надежности. В работе ‘Towards Reducible Uncertainty Modeling for Reliable Large Language Model Agents’ предложен новый подход к квантификации неопределенности, который выходит за рамки статической оценки и рассматривает ее как процесс снижения по мере взаимодействия агента с окружающей средой. Авторы демонстрируют, что существующие методы часто не учитывают динамику взаимодействия, рассматривая неопределенность как накапливающийся фактор, а не как величину, поддающуюся уменьшению. Каким образом предложенная концепция «управляемого» снижения неопределенности может способствовать разработке более безопасных и эффективных LLM-агентов в реальных приложениях?
Неопределенность как Основа: Проблема в Мире LLM-Агентов
Агенты, основанные на больших языковых моделях (LLM), демонстрируют впечатляющие возможности в решении сложных задач, однако их деятельность неразрывно связана с присущей неопределенностью. В динамичных средах, где информация неполна или подвержена изменениям, LLM-агенты вынуждены принимать решения на основе вероятностных оценок и неполных данных. Эта неопределенность проистекает из множества факторов, включая сложность самой среды, неточность входных данных и внутренние ограничения самой языковой модели. Несмотря на способность генерировать правдоподобные ответы, LLM-агенты не обладают абсолютной уверенностью в своих действиях, что требует разработки методов оценки и управления рисками, связанными с принятыми решениями. Понимание и учет этой неотъемлемой неопределенности является ключевым фактором для повышения надежности и предсказуемости LLM-агентов в реальных приложениях.
Традиционные методы количественной оценки неопределенности (UQ) зачастую рассматривают большие языковые модели (LLM) как статичные системы, не учитывая ключевую роль взаимодействия с окружающей средой. Такой подход игнорирует динамическую природу LLM-агентов, которые способны снижать неопределенность посредством активного наблюдения и совершения действий. В результате, оценка надежности агента оказывается неполной, поскольку не отражает его способность адаптироваться к изменяющимся условиям и корректировать свои прогнозы на основе получаемой информации. Рассматривая LLM как «черный ящик» без учета процесса взаимодействия, существующие методы UQ не позволяют адекватно оценить реальный уровень риска при использовании агента в сложных и непредсказуемых ситуациях.
Традиционные методы оценки неопределенности, применяемые к большим языковым моделям (LLM), зачастую рассматривают их как статические системы, игнорируя ключевой аспект — способность агента снижать неопределенность посредством взаимодействия с окружающей средой. Такой подход не учитывает, что по мере получения новых наблюдений и выполнения действий, агент постепенно уточняет свое понимание ситуации, уменьшая изначальную неопределенность в оценках и прогнозах. Ограничение анализа только статичным состоянием модели приводит к завышенной оценке рисков и снижает доверие к принимаемым решениям, поскольку не отражает динамическую природу процесса обучения и адаптации агента в реальных условиях. Отсутствие учета этой динамики существенно ограничивает надежность и эффективность LLM-агентов, особенно в сложных и изменчивых средах, где способность к адаптации является критически важной.
Интерактивное Оценка Неопределенности: Моделирование Динамических Убеждений
В отличие от статических оценок неопределенности, Interactive Agent UQ фокусируется на изменении уровня неопределенности LLM-агента в процессе многооборотного взаимодействия. Традиционные подходы оценивают неопределенность агента на фиксированный момент времени, не учитывая, что понимание агентом состояния окружающей среды (E) эволюционирует с каждым действием (A) и наблюдением (O). В Interactive Agent UQ, неопределенность рассматривается как динамическая величина, подверженная уменьшению по мере получения новой информации. Это позволяет более точно прогнозировать поведение агента и управлять связанными с ним рисками, поскольку уровень неопределенности не является постоянным, а изменяется в зависимости от контекста взаимодействия.
В отличие от статических методов оценки, подход Interactive Agent UQ учитывает, что представление агентом текущего состояния среды (E) не является фиксированным. С каждым действием (A_i) и полученным наблюдением (O_i) происходит изменение этого представления, что отражает процесс обучения и адаптации агента к окружающей среде. Таким образом, оценка неопределенности агента должна происходить динамически, с учетом эволюции его понимания состояния среды в процессе взаимодействия, а не на основе статической оценки начального состояния.
Явное моделирование динамики неопределенности позволяет повысить предсказуемость поведения агента и, как следствие, более эффективно управлять связанными с ним рисками. Традиционные подходы часто оценивают неопределенность статически, в то время как в процессе многоходового взаимодействия агента с окружающей средой, его понимание текущего состояния изменяется с каждым действием и наблюдением. Учитывая эту эволюцию неопределенности, можно разрабатывать стратегии для снижения вероятности нежелательных исходов, например, за счет запроса дополнительной информации или пересмотра планов действий. Предлагаемая нами структура обеспечивает теоретические границы для общей неопределенности, определяемые как нижняя граница H(E0,O0) − ∑i=1T−1I(Oi,O0|Ei\O0) + H(AT|ET−1,OT−1) и верхняя граница H(E0,O0) + ∑i=1TH(<a href="https://denisavetisyan.com/category/ai/">Ai</a>,Oi|Ei−1,Oi−1), что позволяет количественно оценить и контролировать риски.
В рамках предложенной модели интерактивного агента UQ, неопределенность рассматривается не как статичная величина, а как восстановимая неопределенность, которая может быть уменьшена по мере получения новой информации. Теоретические границы общей неопределенности определяются следующим образом: нижняя граница — H(E0,O0) − ∑_{i=1}^{T−1}I(Oi,O0|Ei\O0) + H(AT|ET−1,OT−1), верхняя граница — H(E0,O0) + ∑_{i=1}^{T}H(Ai,Oi|Ei−1,Oi−1). Здесь, H обозначает энтропию, I — взаимную информацию, E — состояние среды, O — наблюдение, а A — действие агента. Данные границы позволяют оценить диапазон возможных значений неопределенности в процессе взаимодействия и, следовательно, более эффективно управлять рисками, связанными с поведением агента.
Условное Уменьшение Неопределенности: Предиктивный Фреймворк
Механизм снижения условной неопределенности (Conditional Uncertainty Reduction) предоставляет возможность моделировать изменение уровня неопределенности на каждом шаге взаимодействия агента с окружающей средой. В отличие от подходов, оценивающих неопределенность статически, данный механизм позволяет динамически отслеживать, как действия агента и полученная информация влияют на его знание о состоянии мира. Это достигается путем количественной оценки неопределенности, выраженной в виде вероятностного распределения, и последующего обновления этого распределения на основе результатов каждого действия. По сути, система отслеживает, насколько каждое взаимодействие уменьшает или увеличивает общую неопределенность, что позволяет агенту принимать более обоснованные решения в условиях неполной информации. Степень снижения неопределенности напрямую связана с информативностью действия и его влиянием на представление агента о мире.
Механизм информационного фильтра (Information Gating) позволяет выборочно обновлять убеждения агента, основываясь на предпринятом действии и полученном информационном усилении. Этот процесс предполагает оценку информативности каждого действия — действия, приводящие к значительному увеличению информации о состоянии среды, оказывают большее влияние на обновление убеждений. Фактически, агенту не требуется обновлять все свои убеждения после каждого действия; вместо этого, информационный фильтр определяет, какие убеждения наиболее важны для обновления, основываясь на величине Information Gain — разницы между априорной и апостериорной неопределенностью. Это позволяет агенту эффективно использовать ресурсы и сосредотачиваться на наиболее релевантной информации, избегая избыточного обновления убеждений, не приносящих значимой пользы.
Процесс снижения неопределенности может быть формализован с использованием байесовских сетей для представления вероятностных связей в траектории агента. Байесовская сеть представляет собой направленный ациклический граф, где узлы соответствуют переменным, а ребра — вероятностным зависимостям между ними. В контексте траектории агента, узлы могут представлять состояния среды, действия агента и полученную информацию. Вероятности, связанные с каждым ребром, отражают условную вероятность наступления определенного состояния или получения определенной информации, учитывая предыдущие состояния и действия. Использование байесовских сетей позволяет агенту эффективно моделировать неопределенность и обновлять свои убеждения на основе наблюдаемых данных, вычисляя апостериорные вероятности с использованием P(X|Y) = \frac{P(Y|X)P(X)}{P(Y)}, где X — состояние, а Y — наблюдаемые данные.
Моделирование вознаграждения за процесс (Process Reward Modeling) расширяет описанную структуру, оценивая ценность промежуточных шагов взаимодействия агента с окружением. В отличие от традиционных методов, фокусирующихся исключительно на конечном результате, данная модель назначает вознаграждение не только за достижение цели, но и за действия, приближающие к ней. Это позволяет агенту более эффективно исследовать пространство состояний и быстрее обучаться, особенно в задачах с отложенным вознаграждением или сложной структурой. Оценка промежуточных шагов основывается на их вкладе в снижение неопределенности и приближении к желаемому состоянию, что позволяет уточнять стратегию агента и повышать эффективность обучения. R_t = f(s_t, a_t, s_{t+1}), где R_t — вознаграждение на шаге t, s_t — состояние на шаге t, a_t — действие на шаге t.
Реальное Воздействие: Применение в Различных Областях
Интерактивный агент, использующий квантификацию неопределенности (UQ), значительно повышает надежность в критически важных областях, особенно в здравоохранении, где точность диагностики имеет первостепенное значение. Этот подход позволяет не только выявлять потенциальные ошибки в процессе постановки диагноза, но и оценивать степень доверия к полученным результатам. Агент UQ способен учитывать различные факторы неопределенности — от неполноты данных до субъективности интерпретации — и предоставлять врачам более полную и обоснованную картину состояния пациента. Такое сочетание точности и уверенности в прогнозе способствует принятию более эффективных клинических решений и, как следствие, улучшению качества медицинской помощи, особенно в сложных и критических случаях.
В области робототехники, система интерактивного агента UQ обеспечивает более безопасное и эффективное управление, предсказывая потенциальные сбои и адаптируясь к ним в реальном времени. Используя количественную оценку неопределенности, роботы могут не только выявлять риски, связанные с механическими повреждениями или ошибками сенсоров, но и корректировать свои действия для предотвращения аварийных ситуаций. Это особенно важно в критических приложениях, таких как хирургическая робототехника или работа в опасных средах, где даже незначительные сбои могут иметь серьезные последствия. Способность прогнозировать и смягчать риски позволяет роботам функционировать с повышенной надежностью и автономностью, расширяя спектр задач, которые они могут выполнять.
Подход интерактивного агента UQ значительно повышает надежность разработки программного обеспечения за счет усовершенствованного предсказания ошибок. Вместо традиционного обнаружения ошибок уже после их возникновения, система способна прогнозировать потенциальные уязвимости и неточности непосредственно в процессе генерации кода. Это позволяет разработчикам оперативно устранять дефекты на ранних стадиях, минимизируя затраты на исправление и обеспечивая более стабильную и безопасную работу программного обеспечения. Благодаря анализу неопределенностей и вероятностному моделированию, система не только выявляет существующие ошибки, но и предсказывает места, где они наиболее вероятны, что существенно облегчает процесс отладки и повышает качество итогового продукта.
Количественная оценка и управление неопределенностью становятся краеугольным камнем создания действительно надежных и предсказуемых систем искусственного интеллекта. Традиционно, ИИ часто рассматривается как «черный ящик», выдающий результаты без четкого понимания степени их достоверности. Однако, новые подходы, направленные на явное моделирование и учет неопределенности в данных и алгоритмах, позволяют не только оценить вероятность ошибок, но и активно управлять ими. Это открывает возможности для повышения безопасности и эффективности ИИ в критически важных областях, таких как здравоохранение и робототехника, где даже незначительные сбои могут иметь серьезные последствия. В конечном итоге, способность ИИ осознавать собственные ограничения и предоставлять информацию о степени уверенности в своих решениях способствует формированию доверия со стороны пользователей и расширению сфер его применения.
Исследование представляет собой значительный шаг в области надежности агентов на основе больших языковых моделей. Авторы предлагают концепцию редуцируемой неопределенности, фокусируясь на том, как взаимодействие агента с окружающей средой может уменьшить изначальную неопределенность в процессе принятия решений. Это созвучно мысли Джона фон Неймана: «В науке нет гарантий успеха, есть только степени вероятности». Подобно тому, как агент уменьшает неопределенность через взаимодействие, научный поиск также направлен на увеличение вероятности достижения корректного результата, приближая его к состоянию определенности. Работа подчеркивает необходимость перехода от статической оценки неопределенности к динамическому моделированию, что критически важно для построения действительно надежных и предсказуемых систем.
Что Дальше?
Представленная работа, несомненно, делает шаг к более тонкому пониманию неопределенности в агентах на базе больших языковых моделей. Однако, пусть N стремится к бесконечности — что останется устойчивым? Простое уменьшение неопределенности посредством взаимодействия с окружающей средой не гарантирует истинной надежности. Необходимо задаться вопросом: как измерить не просто степень уверенности агента, но и обоснованность этой уверенности? В конечном итоге, алгоритм должен быть доказуем, а не просто демонстрировать снижение энтропии на ограниченном наборе тестов.
Очевидным направлением дальнейших исследований является формализация понятия «воспроизводимой неопределенности». Если агент демонстрирует снижение неопределенности, возможно ли воспроизвести этот результат при незначительном изменении начальных условий или параметров окружающей среды? Отсутствие воспроизводимости указывает на фундаментальную нестабильность, скрывающуюся под маской кажущейся надежности. Иначе говоря, снижение неопределенности должно быть не просто наблюдаемым, но и объяснимым.
Более того, необходимо исследовать взаимодействие между различными типами неопределенности — эпистемической и алеаторной. Уменьшение одного типа неопределенности не должно приводить к усилению другого, создавая иллюзию прогресса. В конечном счете, истинная элегантность подхода заключается в его способности не просто управлять неопределенностью, но и понимать ее природу.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.05073.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Искусственный исследователь: Новые горизонты автономных агентов
- Искусственный интеллект: расшифровка паттернов инноваций
- Точность симуляций: Как правильно оценить истинные значения в причинно-следственных исследованиях
- Квантовые игры: поиск равновесия на нейтральных атомах
- Время видеть: как агенты раскрывают многомерное мышление в языковых моделях.
- Ускорение генеративных моделей: новый подход к вычислению матричной экспоненты
- Квантовая суперпозиция: новая интерпретация вероятности
- Сердце музыки: открытые модели для создания композиций
- Нейросети на грани: как перевести ИИ в логику для умных устройств
- Квантовая геометрия: новые пути к пониманию пространства-времени
2026-02-06 19:40