Автор: Денис Аветисян
Исследователи предлагают инновационный подход к обучению языковых моделей, позволяющий значительно повысить их способность к самостоятельному обучению и адаптации в сложных задачах.
В статье представлен алгоритм EMPO2, сочетающий параметрические и непараметрические методы обновления политики для повышения эффективности и обобщающей способности агентов на основе больших языковых моделей.
Несмотря на значительные успехи в обучении агентов на основе больших языковых моделей (LLM) с использованием обучения с подкреплением, проблема эффективного исследования новых состояний остается ключевым препятствием. В данной работе, посвященной ‘Exploratory Memory-Augmented LLM Agent via Hybrid On- and Off-Policy Optimization’, предложен алгоритм EMPO$^2$, сочетающий параметрические и непараметрические обновления для улучшения исследования и обобщающей способности агентов. Эксперименты на платформах ScienceWorld и WebShop продемонстрировали улучшение результатов на 128.6% и 11.3% соответственно по сравнению с GRPO, а также повышенную адаптивность к новым задачам без обновления параметров. Каковы перспективы дальнейшего развития гибридных подходов к обучению агентов на основе LLM для решения еще более сложных задач?
Вызов для Разумных Агентов: Преодоление Комплексного Рассуждения
Несмотря на впечатляющие лингвистические способности больших языковых моделей (LLM), они часто испытывают трудности с комплексным, многоступенчатым рассуждением, необходимым для эффективного взаимодействия с динамичными средами. В то время как LLM превосходно генерируют текст и понимают нюансы языка, способность планировать действия, учитывать долгосрочные последствия и адаптироваться к изменяющимся условиям оказывается ограниченной. Это проявляется в неспособности последовательно решать задачи, требующие нескольких шагов, или эффективно действовать в ситуациях, где требуется анализ и синтез информации из различных источников. Например, в процессе выполнения сложной инструкции, LLM может потерять нить рассуждений или совершить логическую ошибку, что приводит к неоптимальным или ошибочным результатам. Данное ограничение становится особенно заметным при применении LLM в качестве агентов, взаимодействующих с реальным миром или сложными виртуальными средами, где требуется не просто генерация текста, а последовательное принятие решений и реализация действий.
Применение традиционных методов обучения с подкреплением к агентам на базе больших языковых моделей (LLM) часто сталкивается с проблемой неэффективности использования данных и требует значительных вычислительных ресурсов для обучения. В отличие от обучения на больших объемах текстовых данных, необходимом для LLM, обучение с подкреплением предполагает взаимодействие с окружающей средой, что приводит к необходимости сбора огромного количества «опыта» — последовательностей действий и полученных вознаграждений. Этот процесс, особенно в сложных и динамичных средах, может быть чрезвычайно затратным по времени и ресурсам, поскольку агенту требуется множество попыток для освоения оптимальной стратегии. В результате, разработка интеллектуальных агентов, способных эффективно функционировать в реальных условиях, таких как электронная коммерция или научные исследования, оказывается затруднена из-за высоких требований к обучающим данным и вычислительной мощности.
Ограничения в способности к комплексному рассуждению, свойственные современным большим языковым моделям, существенно замедляют создание по-настоящему интеллектуальных агентов, способных успешно функционировать в сложных, динамичных средах. В частности, это касается таких сфер, как электронная коммерция, где требуется анализ множества факторов и принятие обоснованных решений в реальном времени, и научные исследования, где необходим синтез информации из различных источников и разработка новых гипотез. Недостаточная эффективность в многоступенчатом логическом выводе препятствует автоматизации процессов, требующих критического мышления и адаптации к меняющимся обстоятельствам, что, в свою очередь, ограничивает потенциал применения этих технологий для решения сложных практических задач и научных открытий.
Retrospex: Обучение из Прошлого для Улучшения Агентов
Retrospex — это инновационный метод обучения с подкреплением в режиме офлайн, предназначенный для повышения производительности агентов за счет использования предварительно собранных данных и обученной Q-функции. В отличие от традиционных методов, требующих постоянного взаимодействия со средой для обучения, Retrospex позволяет агенту извлекать знания из статических наборов данных, что существенно снижает потребность в дорогостоящих онлайн-взаимодействиях. Использование предварительно собранных данных позволяет агенту быстро адаптироваться к новым задачам и улучшать свою политику, не требуя активного исследования среды. Обученная Q-функция служит для оценки ценности различных действий в заданном состоянии, что позволяет агенту принимать оптимальные решения на основе имеющихся данных.
Метод Retrospex использует Implicit Q-обучение для эффективной оценки оптимальной функции ценности действий Q(s,a) на основе заранее собранных данных, что существенно снижает потребность в дорогостоящих онлайн-взаимодействиях со средой. В отличие от традиционных методов обучения с подкреплением, требующих постоянного сбора данных в процессе обучения, Retrospex способен извлекать знания из статических наборов данных, содержащих опыт предыдущих взаимодействий. Это достигается путем оптимизации Q-функции непосредственно на основе этих данных, без необходимости в итеративном сборе новых примеров. Эффективность Implicit Q-обучения заключается в использовании внеполисной коррекции важности (importance sampling) для оценки ценности действий, выполненных в прошлом, что позволяет агенту учиться на разнообразном опыте, даже если он был получен с использованием другой стратегии.
Использование существующих данных, собранных ранее, позволяет агентам значительно ускорить процесс обучения и повысить эффективность использования выборки (sample efficiency). В отличие от традиционных методов обучения с подкреплением, требующих постоянного взаимодействия со средой для сбора данных, Retrospex использует предварительно собранные наборы данных, что позволяет агенту извлекать знания из уже имеющегося опыта. Это существенно сокращает время, необходимое для достижения оптимальной производительности, и снижает потребность в дорогостоящих и ресурсоемких онлайн-взаимодействиях, особенно в средах, где сбор данных затруднен или невозможен.
Reflexion: Самоанализ для Укрепления Памяти Агента
Метод Reflexion представляет собой непараметрический подход к обновлению памяти агента, основанный на использовании рефлексий, генерируемых базовой языковой моделью Qwen2.5-7B-Instruct. В отличие от традиционных методов, требующих переобучения модели, Reflexion добавляет информацию о прошлых опытах в виде текстовых рефлексий, не изменяя при этом параметры самой модели Qwen2.5-7B-Instruct. Эти рефлексии формируют расширенную базу знаний агента, позволяя ему анализировать предыдущие действия и корректировать стратегию без изменения весов модели, что обеспечивает адаптацию к новым ситуациям без необходимости повторного обучения.
Механизм Reflexion позволяет агенту анализировать предыдущий опыт и выявлять ошибки посредством генерации LLM-отражений, не требуя модификации основных параметров модели Qwen2.5-7B-Instruct. Этот процесс включает в себя самоанализ агентом собственных действий, идентификацию неточностей или неэффективности в принятых решениях и последующую корректировку стратегии поведения. Вместо обновления весов модели, информация об ошибках и способах их исправления сохраняется и используется для улучшения последующих действий, что обеспечивает динамическую адаптацию агента к новым ситуациям.
Механизм непараметрических обновлений в Reflexion позволяет агенту расширять свою базу знаний без изменения весов основной языковой модели Qwen2.5-7B-Instruct. Вместо этого, Reflexion сохраняет и использует рефлексии — самоанализ предыдущего опыта, сгенерированный LLM — как дополнительные данные для принятия решений. Это позволяет агенту адаптироваться к новым ситуациям и улучшать обобщающую способность, поскольку он может учитывать и извлекать уроки из прошлых ошибок и успехов без необходимости переобучения модели. Фактически, это создает динамическую, расширяемую память, позволяющую агенту эффективно учиться на практике.
Синергия Оффлайн Обучения и Рефлексии: Создание Надежных Агентов
Интеграция методов Reflexion и Retrospex демонстрирует синергетический эффект в процессе обучения агентов. Retrospex обеспечивает использование обширного массива предварительно собранных данных, позволяя агенту извлекать уроки из уже существующих примеров. В то же время, Reflexion позволяет агенту динамически анализировать собственные прошлые действия и неудачи, формируя самокритичный взгляд на процесс обучения. Сочетание этих двух подходов позволяет агенту не только учиться на чужом опыте, но и самостоятельно совершенствоваться, выявляя и исправляя собственные ошибки. Такой подход обеспечивает более глубокое понимание окружающей среды и повышение устойчивости к новым, непредсказуемым ситуациям, что в конечном итоге приводит к созданию более надежных и адаптивных агентов.
Исследования показали значительное повышение эффективности агентов, использующих комбинированный подход оффлайн обучения с подкреплением и рефлексии, в сложных виртуальных средах, таких как WebShop и ScienceWorld. В частности, в ScienceWorld зафиксировано увеличение производительности на 128.6% по сравнению с базовым уровнем GRPO, что свидетельствует о значительном прогрессе в решении задач, требующих планирования и адаптации. Аналогично, в среде WebShop наблюдалось улучшение на 11.3%, подтверждающее способность данной методики эффективно справляться с более широким спектром сложных сценариев и задач, требующих от агента принятия обоснованных решений в условиях неопределенности.
Разработанный подход открывает новые перспективы в создании интеллектуальных агентов, способных к более надежной и гибкой работе в разнообразных условиях. Вместо жесткой привязки к конкретным задачам или средам, система позволяет агентам адаптироваться и обобщать полученный опыт, эффективно применяя его в незнакомых ситуациях. Это достигается за счет комбинирования обучения на заранее собранных данных с динамическим анализом собственных действий и результатов, что позволяет выявлять закономерности и улучшать стратегии принятия решений. Такая способность к обобщению существенно расширяет область применения искусственного интеллекта, позволяя создавать агентов, способных успешно решать широкий спектр задач в постоянно меняющемся окружении и демонстрировать высокую устойчивость к непредсказуемым обстоятельствам.
Будущее Развитие: Масштабирование и Обобщение
Дальнейшее изучение взаимодействия между обучением с подкреплением из статических данных (offline RL) и механизмами рефлексии представляется критически важным для раскрытия всего потенциала интеллектуальных агентов. Исследования показывают, что сочетание способности offline RL извлекать знания из уже существующих данных с возможностью рефлексии — то есть анализа собственного опыта и адаптации стратегий — значительно повышает эффективность обучения и обобщающую способность агентов. По сути, рефлексия позволяет агенту не просто запоминать успешные действия, но и понимать почему они успешны, что позволяет ему адаптироваться к новым, ранее не встречавшимся ситуациям и демонстрировать более гибкое и разумное поведение. Более глубокое понимание этого взаимодействия позволит создавать агентов, способных к самостоятельному обучению и принятию решений в сложных и динамичных средах, приближая их к уровню человеческого интеллекта.
Для масштабирования методов обучения с подкреплением, основанных на рефлексии, критически важным представляется разработка автоматических механизмов генерации качественных рефлексий и эффективного управления внешней памятью. Исследования направлены на создание систем, способных самостоятельно формировать осмысленные обобщения из накопленного опыта, выделяя ключевые закономерности и стратегии. Особенно актуальна задача оптимизации процессов хранения и извлечения информации из внешней памяти, чтобы обеспечить быстрый доступ к релевантным данным и избежать перегрузки системы. Эффективное сочетание автоматической генерации рефлексий и оптимизированного управления памятью позволит агентам не только запоминать прошлый опыт, но и активно использовать его для улучшения будущих решений, приближая их к человеческому уровню рассуждений и адаптации к новым условиям.
Конечная цель исследований в области обучения с подкреплением — создание интеллектуальных агентов, способных к беспрепятственной адаптации к новым условиям окружающей среды. Эти агенты должны демонстрировать способность к эффективному обучению даже при ограниченном объеме данных, а также обладать навыками рассуждения, сопоставимыми с человеческими. Реализация данной цели предполагает не только совершенствование алгоритмов обучения, но и разработку новых подходов к представлению знаний и организации памяти, позволяющих агентам обобщать полученный опыт и применять его в незнакомых ситуациях. В перспективе такие агенты смогут решать сложные задачи, требующие гибкости, креативности и способности к логическому мышлению, открывая новые возможности в различных областях, от робототехники и автоматизации до науки и образования.
Исследование демонстрирует стремление к элегантности в сложном мире обучения с подкреплением. Авторы предлагают EMPO2 — алгоритм, который, подобно искусному архитектору, удаляет избыточность, сочетая параметрические и непараметрические обновления памяти. Это позволяет агенту более эффективно исследовать окружающую среду и обобщать полученный опыт. Как однажды заметил Брайан Керниган: «Простота — высшая степень совершенства». Именно к этой простоте, к компрессии без потерь, и стремится EMPO2, отбрасывая лишнее, чтобы достичь более высокой производительности и обобщающей способности в сложных средах.
Что дальше?
Представленная работа, хотя и демонстрирует улучшение эффективности обучения агентов на основе больших языковых моделей, лишь слегка отодвигает завесу над истинной сложностью исследования. Улучшение пробования и обобщения — это, разумеется, прогресс, но он напоминает полировку камня, не меняя его фундаментальной природы. Основная проблема, остающаяся нерешенной, — это не столько оптимизация алгоритмов, сколько понимание того, что вообще значит «исследование» для сущности, оперирующей символами, а не опытом.
Будущие исследования, вероятно, будут сосредоточены на интеграции механизмов внимания с более глубоким пониманием структуры окружающей среды. Однако, истинный прорыв потребует отхода от парадигмы «обучения с подкреплением» как таковой. Возможно, более плодотворным путем окажется создание систем, способных к внутренней мотивации и самообучению, а не к слепому следованию внешним сигналам. Ясность — это минимальная форма любви, и ясность в понимании целей агента, вероятно, важнее, чем оптимизация его действий.
В конечном итоге, задача состоит не в создании «умных» агентов, а в создании систем, способных к скромному самосознанию. Это, разумеется, сложнее, чем кажется, но именно в этой сложности и заключается истинная ценность исследования. Упрощение — это не всегда улучшение; иногда, необходимо признать, что некоторые проблемы просто не имеют решения в рамках текущей парадигмы.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.23008.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Функциональные поля и модули Дринфельда: новый взгляд на арифметику
- Квантовая самовнимательность на службе у поиска оптимальных схем
- Квантовый скачок: от лаборатории к рынку
- Реальность и Кванты: Где Встречаются Теория и Эксперимент
2026-02-27 22:22