Обучение и адаптация являются ключевыми факторами, усиливающими возможности агентов искусственного интеллекта. Эти процессы позволяют агентам выходить за рамки предопределённых параметров, улучшаясь автономно за счёт опыта и взаимодействия со средой. Благодаря обучению и адаптации агенты способны эффективно справляться с новыми ситуациями и оптимизировать свои действия без постоянного ручного вмешательства.
Общая картина
Агенты учатся и адаптируются, изменяя своё мышление, действия или знания на основе новых данных и опыта. Это позволяет им развиваться от простого выполнения инструкций до постепенного «умнования» со временем.
- Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning): агент пробует действия и получает вознаграждения или наказания, вырабатывая оптимальное поведение в динамичных условиях. Применяется в робототехнике и играх.
- Обучение с учителем (Supervised Learning): агент учится по размеченным примерам, сопоставляя входы с выходами. Подходит для классификации писем, прогнозирования трендов.
- Обучение без учителя (Unsupervised Learning): агент ищет скрытые связи и закономерности в неразмеченных данных, формируя ментальную карту среды. Полезно для анализа и исследования данных.
- Few-Shot/Zero-Shot Learning: агенты на базе LLM быстро осваивают новые задачи по минимальному числу примеров или просто по инструкции.
- Онлайн-обучение (Online Learning): постоянное обновление знаний в реальном времени, критично для потоковой обработки данных.
- Обучение на основе памяти (Memory-Based Learning): использование прошлых опытов для улучшения текущих решений.
Адаптация — это изменение стратегии, понимания или целей на основе полученного опыта. Она необходима для агентов в непредсказуемых и изменяющихся условиях.
Proximal Policy Optimization (PPO)
PPO — это алгоритм обучения с подкреплением, применяемый для тренировки агентов в средах с непрерывным пространством действий (например, управление суставами робота или движениями персонажа в игре). Его главная цель — надежно и стабильно улучшать стратегию принятия решений агента (policy).
Ключевая идея PPO — делать малые и аккуратные обновления политики, избегая резких изменений, которые могут привести к обрушению производительности.
Как работает PPO:
- Сбор данных. Агент взаимодействует со средой, используя текущую стратегию, и накапливает опыт (состояние, действие, вознаграждение).
- Оценка «замещающей» цели. PPO оценивает, как возможное обновление стратегии изменит ожидаемое вознаграждение. Вместо простого максимизирования вознаграждения используется специальная «усечённая» функция цели.
- Механизм клиппинга (Clipping). Это ключ к стабильности PPO. Он формирует «зону доверия» вокруг текущей стратегии и предотвращает обновления, слишком сильно отличающиеся от неё. По сути, это «тормоз безопасности», не позволяющий агенту сделать слишком рискованный шаг, который может уничтожить весь прогресс.
Итог: PPO балансирует между улучшением стратегии и сохранением близости к рабочему варианту, что предотвращает катастрофические провалы и делает обучение более стабильным.
Direct Preference Optimization (DPO)