Автор: Денис Аветисян
Новый подход позволяет агентам искусственного интеллекта эффективно исследовать окружение и быстро адаптироваться к новым задачам, минимизируя необходимость в случайных проб и ошибок.
Представлен фреймворк SCOUT, использующий легковесные сети для изучения динамики среды и последующей дистилляции знаний в языковые модели.
Несмотря на впечатляющие успехи больших языковых моделей (LLM) в решении задач, основанных на обработке естественного языка, их применение в новых, нелингвистических средах сталкивается со значительными трудностями. В статье ‘Language-based Trial and Error Falls Behind in the Era of Experience’ показано, что основной причиной является высокая вычислительная стоимость необходимого для обучения методом проб и ошибок. Предлагаемый фреймворк SCOUT решает эту проблему, разделяя процессы исследования среды и использования полученных знаний с помощью легких «разведчиков» и последующей дистилляции опыта в LLM. Не сможет ли подобный подход значительно расширить возможности LLM в решении сложных задач, требующих активного взаимодействия с окружающей средой?
Скрытая сложность: Когда языковые модели терпят неудачу
Языковые модели-агенты, демонстрирующие впечатляющие возможности в обработке информации и генерации текста, сталкиваются с существенными трудностями при решении задач, требующих сложной оценки состояния окружающей среды и планирования действий. Несмотря на свою мощь, они зачастую неспособны эффективно ориентироваться в ситуациях, где необходимо учитывать множество взаимосвязанных факторов и предвидеть последствия своих действий на несколько шагов вперед. Это связано с тем, что такие задачи требуют не просто распознавания паттернов, но и построения внутренней модели мира, способной предсказывать его эволюцию, что выходит за рамки возможностей, основанных исключительно на статистическом анализе языковых данных. В результате, даже относительно простые задачи, требующие стратегического мышления и адаптации к изменяющимся условиям, могут оказаться непосильными для современных языковых моделей-агентов.
Традиционные методы обучения с подкреплением зачастую сталкиваются с трудностями в средах, характеризующихся высокой сложностью состояния, или, как это называют, «perplexity». Представьте, например, решение сложной головоломки или навигацию робота в реальном мире, где множество факторов влияют на каждый шаг. В таких сценариях, пространство возможных состояний экспоненциально возрастает, требуя от алгоритма огромного количества проб и ошибок для определения оптимальной стратегии. Этот процесс становится вычислительно неподъемным, особенно учитывая ограниченные ресурсы и необходимость обобщения полученного опыта. В результате, даже самые передовые алгоритмы могут застревать в локальных оптимумах или неспособны эффективно адаптироваться к новым, незнакомым ситуациям, что ограничивает их применение в сложных, динамичных средах.
Возникающие трудности в решении сложных задач языковыми моделями часто обусловлены необходимостью обширного исследования пространства возможных решений. В отличие от людей, способных к интуитивным предположениям и обобщениям, модели вынуждены последовательно перебирать множество вариантов, что требует колоссальных вычислительных ресурсов и огромных объемов данных для обучения. Этот процесс, подобно тщательному прощупыванию в темноте, становится особенно затратным в условиях высокой неопределенности и сложности среды, когда количество возможных состояний экспоненциально возрастает. В результате, даже относительно простые задачи, требующие планирования и оценки последствий, могут оказаться непосильными для языковой модели из-за ограничений в вычислительной мощности и доступности данных.
SCOUT: Архитектура расширенного исследования
Фреймворк SCOUT использует сети разведчиков (Scout Networks) для эффективного исследования сложных сред и генерации экспертных траекторий. Эти сети функционируют как инструмент предварительного исследования, позволяя агенту на основе большой языковой модели (LLM) находить успешные стратегии в различных средах, таких как FrozenLake, Sokoban и 2048. Вместо прямого исследования средой LLM, SCOUT использует сети разведчиков для поиска оптимальных путей, что значительно снижает потребность в больших объемах обучающих данных и повышает эффективность обучения агента.
Сеть «Разведчики» (Scout Networks) функционирует как сенсорный орган для агента на основе большой языковой модели (LLM), обеспечивая обнаружение эффективных стратегий в сложных средах. В частности, в таких задачах, как FrozenLake, Sokoban и 2048, сети «Разведчики» самостоятельно исследуют пространство состояний, идентифицируя последовательности действий, приводящие к успешному решению. Полученная информация о перспективных траекториях затем предоставляется LLM агенту, позволяя ему принимать более обоснованные решения и избегать неэффективных путей исследования, что значительно повышает общую производительность системы.
Использование Scout Networks для исследования среды значительно повышает эффективность по сравнению с прямым исследованием, выполняемым большой языковой моделью (LLM). Это снижение потребности в большом объеме обучающих данных достигается благодаря значительному различию в количестве параметров: Scout Networks содержат всего 1.0 \times 10^{-5} миллиардов параметров, что в 10^5 раз меньше, чем у LLM, которым они помогают. Такой подход позволяет быстро находить успешные стратегии в сложных средах, таких как FrozenLake, Sokoban и 2048, требуя при этом существенно меньше вычислительных ресурсов и данных для обучения.
Дистилляция опыта: Разогревая языковую модель
На этапе дистилляции используется метод контролируемого обучения (Supervised Fine-tuning) для предварительной подготовки LLM-агента. В качестве обучающих данных применяются экспертные траектории, сгенерированные сетями разведчиков (Scout Networks). Этот процесс предполагает обучение модели на размеченных примерах успешных решений, что позволяет LLM быстрее адаптироваться к новым задачам и средам, усваивая паттерны поведения, демонстрируемые экспертами. Суть метода заключается в минимизации разницы между выходными данными модели и экспертными траекториями, что обеспечивает более эффективное использование возможностей LLM.
Процесс дистилляции знаний, основанный на контролируемой тонкой настройке, обеспечивает перенос опыта, накопленного в ходе разведочных этапов. Это позволяет языковой модели (LLM) быстро адаптироваться к новым задачам и окружениям, поскольку она изначально получает информацию о наиболее эффективных стратегиях, выявленных агентами-разведчиками. Вместо обучения с нуля, LLM использует уже существующую базу знаний, что значительно ускоряет процесс освоения и повышает эффективность в незнакомых ситуациях. Этот механизм передачи знаний является ключевым фактором повышения производительности модели в сложных задачах, требующих адаптивности и быстрого обучения.
Предварительное обучение языковой модели (LLM) с использованием экспертных знаний, полученных от Scout Networks, значительно повышает ее эффективность при решении сложных головоломок, таких как кубик Рубика и Судоку. В ходе тестирования, предварительно обученная модель демонстрирует средний балл в 0.86, что свидетельствует о существенном улучшении производительности по сравнению с моделью, обученной без предварительной подготовки. Этот показатель подтверждает эффективность подхода к передаче знаний и адаптации LLM к новым задачам и условиям.
Уточнение производительности с помощью многооборотного обучения
Этап эволюции использует многооборотное обучение с подкреплением для дальнейшей оптимизации возможностей языковой модели-агента. В процессе этого обучения, модель взаимодействует с окружающей средой в несколько этапов, постепенно совершенствуя свои стратегии и адаптируясь к новым условиям. Многооборотный подход позволяет агенту не просто запоминать оптимальные действия для конкретных ситуаций, но и учиться обобщать полученный опыт, эффективно решать задачи в различных контекстах и демонстрировать повышенную устойчивость к изменениям. Благодаря этому, модель способна достигать выдающихся результатов, превосходя существующие аналоги и открывая новые горизонты в области искусственного интеллекта.
В процессе многократных взаимодействий с окружающей средой языковая модель обучается адаптировать свои стратегии и оптимизировать производительность. Этот итеративный подход позволяет системе анализировать результаты каждого шага, выявлять неэффективные действия и корректировать алгоритмы для достижения лучших результатов. Подобно тому, как опытный игрок совершенствует свою тактику в сложной игре, модель постепенно улучшает свои навыки, приспосабливаясь к меняющимся условиям и осваивая наиболее эффективные методы решения задач. Благодаря этому процессу непрерывного обучения, система демонстрирует значительное повышение эффективности и способности к адаптации, превосходя аналогичные модели в различных сложных сценариях.
В результате непрерывного процесса обучения, платформа SCOUT демонстрирует передовые результаты в решении широкого спектра сложных задач. В ходе исследований SCOUT превзошел такие модели, как Gemini-2.5-Pro (с результатом 0.60), достигнув среднего балла 0.86. Важным преимуществом SCOUT является значительное снижение затрат на вычислительные ресурсы: использование данной платформы позволило сократить расходы на GPU на 60% по сравнению с методом Direct PPO, что делает ее не только эффективной, но и экономически выгодной для реализации в различных областях применения.
Представленное исследование демонстрирует, что слепое применение методов обучения с подкреплением, основанных на проб и ошибок, в эпоху LLM-агентов, становится всё менее эффективным. Авторы предлагают концепцию SCOUT, где предварительное изучение окружающей среды лёгкими ‘разведывательными’ сетями позволяет отделить процесс исследования от эксплуатации. Это напоминает о важности глубокого понимания системы перед её масштабированием. Как однажды заметил Эдсгер Дейкстра: «Простота — это высшая степень совершенства». Истина в том, что сложные системы, стремящиеся к мгновенному охвату, часто упускают из виду фундаментальные принципы, необходимые для долгосрочной устойчивости. В данном случае, предварительное ‘разведывание’ среды можно рассматривать как форму обретения этой самой простоты, необходимой для эффективной работы агента.
Что Дальше?
Представленная работа, стремясь отделить разведку от эксплуатации в обучении агентов, лишь подчеркивает фундаментальную истину: системы — это не инструменты, а экосистемы. Разделение на ‘разведчиков’ и ‘исполнителей’ — временное решение, попытка обуздать хаос, а не его преодоление. Поиск эффективной разведки, особенно в условиях неполной информации, неизбежно породит новые формы уязвимостей, новые точки отказа. Архитектура — это способ откладывать хаос, а не устранять его.
Внимательный взгляд на предложенный подход выявляет неявное допущение о существовании ‘чистой’ динамики среды, которую можно ‘выучить’. Но реальность гораздо сложнее: среда постоянно меняется, её правила не статичны. Задача не в том, чтобы создать идеальную модель, а в том, чтобы научиться быстро адаптироваться к неизбежным изменениям. Нет лучших практик, есть лишь выжившие — те, кто оказался способен к быстрой эволюции.
Будущие исследования, вероятно, сосредоточатся на создании систем, способных к самообучению и самовосстановлению. Упор будет сделан не на накопление знаний, а на развитие способности к их забыванию и переосмыслению. Порядок — это кеш между двумя сбоями, и задача состоит в том, чтобы сделать этот кеш максимально гибким и устойчивым к внешним воздействиям. Успех придет к тем, кто признает, что полное понимание системы невозможно, а управление ею — это постоянный процесс проб и ошибок.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.21754.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Адаптация моделей к новым данным: квантильная коррекция для нейросетей
- Сердце музыки: открытые модели для создания композиций
- Где «смотрят» большие языковые модели: новый взгляд на визуальное понимание
- Интеллектуальный поиск научных статей: новый подход к исследованию литературы
- Голос в переводе: как нейросети учатся понимать речь
- Игры без модели: новый подход к управлению в условиях неопределенности
- Цифровые двойники: первый опыт обучения
- Ищем закономерности: Новый пакет TSQCA для R
- Эффективная память для больших языковых моделей: новый подход LOOKAT
- Эволюция под контролем: эксперименты с обучением с подкреплением в генетическом программировании
2026-01-31 10:23