Самообучающиеся ИИ: Новый подход к принятию решений

Автор: Денис Аветисян

Исследование предлагает метод улучшения способности искусственного интеллекта к принятию решений за счет непрерывного обучения на собственном опыте.

"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.

Бесплатный Телеграм канал

В статье представлен Iterative RMFT – метод постобработки, повышающий эффективность ИИ-агентов за счет итеративной тонкой настройки на траекториях с низким сожалением.

Несмотря на растущую популярность больших языковых моделей (LLM) в качестве агентов для принятия решений, их эффективность в динамичных средах остается ограниченной. В работе ‘Post-Training LLMs as Better Decision-Making Agents: A Regret-Minimization Approach’ представлен новый подход – итеративная тонкая настройка с минимизацией сожаления (Iterative RMFT), позволяющая улучшить способность LLM к принятию решений за счет обучения на самогенерируемых траекториях с низким уровнем сожаления. Эксперименты демонстрируют, что Iterative RMFT повышает производительность LLM в различных задачах и моделях, от Transformer до GPT-4o mini. Способствует ли данный подход созданию более гибких и адаптивных агентов, способных эффективно действовать в сложных, реальных условиях?

Динамическая Реальность: Вызов для Обучения с Подкреплением

Традиционное обучение с подкреплением испытывает трудности в нестационарных средах, где распределения вознаграждений меняются со временем, ограничивая его применимость в реальных условиях. Успешная навигация в таких сценариях требует непрерывной адаптации и баланса между исследованием и использованием знаний. Эффективное обучение оптимальным стратегиям становится сложной задачей, когда прошлый опыт устаревает, что обуславливает необходимость разработки новых подходов к принятию решений в режиме онлайн. Понимание этой динамики подобно внутреннему ‘exploit of insight’, когда адаптация становится ключом к выживанию.

Итеративное Улучшение: LLM как Агенты Интеллекта

Представлен Iterative RMFT – парадигма постобработки, использующая большие языковые модели (LLM) в качестве интеллектуальных агентов. Этот подход позволяет повысить эффективность LLM без переобучения с нуля. Метод использует дистилляцию траекторий для извлечения ценной информации из последовательностей успешных действий, направляя LLM к улучшению производительности. Путем итеративной доводки достигается создание устойчивых и адаптивных агентов, способных эффективно функционировать в динамичных условиях.

Язык как Основа Принятия Решений: Контекстное Понимание

Эксперименты демонстрируют эффективность итеративного RMFT в задачах принятия решений, основанных на понимании естественного языка, где как описание задачи, так и ввод/вывод представлены на естественном языке. Для строгой оценки производительности используется генерация синтетических данных, позволяющая создавать сложные сценарии и проводить тщательное тестирование. Предложенный подход основывается на расширении известных фреймворков, таких как контекстные бандиты и марковские процессы принятия решений, обеспечивая прочную теоретическую основу.

Эмпирическая Валидация: Открытые LLM в Действии

Оценка итеративного RMFT проведена с использованием открытых LLM – Gemma29bit, Qwen38B и GPT4oMini. Эксперименты демонстрируют стабильное улучшение производительности независимо от размера модели, подтверждая универсальность метода. Ключевым показателем эффективности является минимизация сожаления. В не стационарных многоруких бандитах наблюдалось снижение темпа роста сожаления с 0.96 до 0.91, а улучшение показателя SuffFailFreq до 0.98T свидетельствует о более надежной идентификации оптимальной стратегии.

Взгляд в Будущее: К Надежным и Обобщающим Агентам

Проведённая работа демонстрирует потенциал итеративной доработки LLM для динамического принятия решений, однако ряд направлений требует дальнейшего изучения. Перспективным представляется масштабирование методики на более сложные задачи, в том числе с частичной наблюдаемостью. Исследование возможностей применения методов обучения с формированием учебного плана и переноса обучения может существенно повысить устойчивость и обобщающую способность агентов.

Исследование демонстрирует, что итеративная тонкая настройка больших языковых моделей после обучения, ориентированная на минимизацию сожаления, существенно улучшает их способность принимать решения. Этот подход, как и попытка взломать систему для понимания её изнутри, позволяет модели не просто следовать инструкциям, но и адаптироваться к изменяющимся условиям, оптимизируя свой выбор на основе полученного опыта. Линус Торвальдс однажды заметил: «Плохой код похож на плохую шутку: если нужно объяснять — она не смешная.» Подобно этому, эффективный агент принятия решений должен действовать интуитивно, основываясь на глубоком понимании принципов, а не на слепом следовании правилам. Итеративная минимизация сожаления, по сути, является методом реверс-инжиниринга оптимальной стратегии, позволяющим модели самостоятельно выявлять и использовать скрытые закономерности в процессе принятия решений.

Что дальше?

Представленный подход к обучению агентов на основе больших языковых моделей, фокусируясь на минимизации сожаления, безусловно, открывает новые горизонты. Однако, возникает вопрос: а что, если само “сожаление” – не ошибка в алгоритме, а сигнал о неполноте данных или фундаментальной несовместимости модели с реальной средой? Минимизация сожаления может привести к созданию агентов, оптимально функционирующих в заданных рамках, но неспособных к истинному инновационному поведению, выходящему за их узкоспециализированные рамки.

Следующим шагом видится не просто итеративное улучшение существующих моделей, а разработка методов, позволяющих агентам осознавать границы своей компетентности и активно искать информацию за пределами своего тренировочного набора. Необходимо исследовать, как можно внедрить механизмы “критического мышления” – способности ставить под сомнение собственные предположения и корректировать стратегию на основе неожиданных результатов.

Интересным направлением представляется изучение возможности объединения подходов минимизации сожаления с методами обучения с подкреплением, основанными на внутренней мотивации. Возможно, истинный прогресс заключается не в достижении оптимальных решений в заданных условиях, а в создании агентов, способных самостоятельно определять и формулировать свои цели, а также находить нестандартные пути их достижения, даже если это связано с риском и временными потерями.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.04393.pdf

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

Смотрите также:

2025-11-07 17:32