Wielki model operacyjny (Large Action Model - LAM)

Wielkie modele operacyjne (LAM) to zaawansowane systemy sztucznej inteligencji, które są w stanie zrozumieć ludzkie intencje i przewidywać działania.

Wszyscy słyszeliśmy o generatywnej sztucznej inteligencji i wielkich modelach językowych (Large Language Models – LLM), korzystaliśmy z nich i widzieliśmy ich ogromny wpływ w różnych branżach, zwłaszcza w zadaniach takich jak boty konwersacyjne, generowanie obrazów, pisane tekstu, tworzenie muzyki i obsłudze klientów. Zapewniają one doskonałe informacje dotyczące zadawanych zapytań. Działają głównie poprzez przewidywanie następnego słowa, które powinno się tam znaleźć, przy użyciu technik przetwarzania języka naturalnego. Z pewnością znasz aplikacje takie jak ChatGPT, MidJourney i Bard, które są najczęstszymi przykładami generatywnej sztucznej inteligencji i dużych modeli językowych. Narzędzia te wspierają innowacje w różnego rodzaju zadaniach, takich jak tworzenie treści, projektowanie stron internetowych i generowanie tekstu na obraz / wideo, a lista ich zastosowań wciąż rośnie.

Jest jednak jeden obszar, w którym wszystkim tym dużym modelem językowym brakuje, a jest nim podejmowanie "DZIAŁAŃ" w oparciu o polecenia wydawane przez użytkownika. Modele te mogą zapewnić szczegółowe kroki do wykonania zadania, ale nie mogą wykonać zadania w imieniu użytkownika.

Wielkie modele operacyjne

Na czym polega uczenie się wielkich modeli operacyjnych?

Wielki model operacyjny (Action Model Learning – AML) to forma rozumowania indukcyjnego wykorzystywana w sztucznej inteligencji. Model sztucznej inteligencji uczy się nowych rzeczy na podstawie obserwacji swojego agenta. W tym typie uczenia się model uczy się, jak wykonać zadanie, obserwując inny model wykonujący to samo zadanie. Może to brzmieć jak uczenie ze wzmocnieniem, ale różni się od uczenia ze wzmocnieniem, w którym model jest szkolony przy użyciu mechanizmu nagrody i kary. Kiedy przewiduje prawidłowe wyjście, zostaje nagrodzony, a kiedy przewiduje błędne wyjście, zostaje ukarany. Zamiast tego, wielki model operacyjny (Action Model Learning - ALM) wykorzystuje rozumowanie o działaniach, a nie przeprowadzanie prób w świecie rzeczywistym. Wszelkie prawidłowe pary wejście/wyjście nigdy nie są prezentowane w uczeniu się wielkich modeli operacyjnych, ani też nieprecyzyjne wielkie modele operacyjne nie są wyraźnie korygowane.

Uczenie się wielkich modeli operacyjnych ma wiele zalet. Może pomóc agentom AI nauczyć się, jak wykonywać zadania bardziej efektywnie, obserwując, jak wykonują je inni. Może również pomóc agentom wykorzystać ich wiedzę o nowych scenariuszach i poprawić ich zdolność do planowania i wykonywania działań.

Wielkie modele operacyjne

Na czym polega rozpoznawanie wzorców?

Wzorce są wszędzie na tym świecie. Ludzie uczą się rzeczy w oparciu o wzorce. Na przykład: szukałeś w internecie artykułu na temat tworzenia aplikacji internetowych i znalazłeś artykuł na stronie www, szukałeś artykułów na wiele tematów i okazało się, że wszystkie artykuły są interesujące, wnikliwe oraz wyczerpują interesujący Ciebie temat. Twój umysł zbudował więc wzorzec, zgodnie z którym artykuły na stronie www są wnikliwe i poprawne. Od tej pory zawsze będziesz czytać artykuły z wybranej strony www. Przechodząc teraz do świata cyfrowego, tutaj wszystko jest wzorcem. Niezależnie od tego, czy jest to kolor czcionek, na które patrzysz, czy tło za tymi czcionkami, wszystko jest wzorem. Wzór można zobaczyć fizycznie lub przedstawić go matematycznie. Cała sztuczna inteligencja opiera się na rozpoznawaniu wzorców. Rozpoznawanie wzorców to proces znajdowania wzorców w danych przy użyciu algorytmów uczenia maszynowego i oznaczania ich klasami na podstawie wyodrębnionych wzorców lub już zdobytej wiedzy. Rozpoznawanie wzorców jest wykorzystywane w różnych zadaniach, takich jak przetwarzanie obrazu, segmentacja obrazu, wizja komputerowa, analiza sejsmiczna, rozpoznawanie mowy, rozpoznawanie odcisków palców itp. Możliwości wykorzystania rozpoznawania wzorców są nieograniczone.

Wielkie modele operacyjne

Co to jest programowanie neuro-symboliczne?

Programowanie neuro-symboliczne to rodzaj sztucznej inteligencji, który łączy w sobie sieci neuronowe i symboliczną sztuczną inteligencję, które wyraźnie przechwytują istniejącą wcześniej ludzką wiedzę, aby wspólnie zająć się ograniczeniami / słabościami obu modeli i połączyć ich mocne strony. W ten sposób tworzymy sztuczną inteligencję zdolną do rozumowania, uczenia się i modelowania poznawczego. Model stworzony po połączeniu tych dwóch technologii jest modułowy, interpretowalny, podatny na analizę symboliczną i może naturalnie zawierać bogate uprzedzenia indukcyjne wyrażone w formie symbolicznej. Jest on wykorzystywany w różnych dziedzinach, takich jak rozumienie języka naturalnego, robotyka, odkrycia naukowe itp.

Wielkie modele operacyjne

Czym są wielkie modele operacyjne?

Wielkie modele operacyjne (LAM) są najnowszym osiągnięciem w świecie sztucznej inteligencji. Wielkie modele operacyjne wykorzystują agentów do wykonywania działań. Agenci to oprogramowanie zdolne do niezależnego wykonywania zadań, wykraczające poza zwykłe reagowanie na ludzkie zapytania i aktywnie przyczyniające się do osiągnięcia określonych celów. Wielkie modele operacyjne integrują biegłość językową dużych modeli językowych LLM ze zdolnością do autonomicznego wykonywania zadań i podejmowania decyzji, co stanowi znaczącą zmianę.

Architektura wielkich modeli operacyjnych LAM opiera się na symulacji aplikacji i ludzkich działań, które mają naśladować. W przeciwieństwie do zwykłej reprezentacji tekstowej, LAM mogą skutecznie symulować skład różnych aplikacji i odpowiadające im ludzkie działania wykonywane na nich bez potrzeby tymczasowej demonstracji. Zdolność ta jest ułatwiona dzięki postępom w programowaniu neuro-symbolicznym i rozpoznawaniu wzorców.

Model sztucznej inteligencji może dostarczyć ci szczegółowy proces zamawiania jedzenia online, ale nie może złożyć zamówienia za ciebie. Nawet nasze smartfony z istniejącymi modelami konwersacyjnymi, takimi jak Alexa, Siri i Cortana, nie są w stanie wykonywać wszystkich rodzajów zadań. Mamy też coś, co nazywa się agentami sztucznej inteligencji, których można wyszkolić do wykonywania określonych zadań, ale mogą one być bardziej wykonalne. Te rzeczy otwierają zupełnie nowy obszar możliwości, w którym do akcji wkraczają wielkie modele operacyjne (LAM). Wielkie modele operacyjne (LAM) to bardzo zaawansowana wersja dużego modelu językowego (LLM) działająca z około 10-krotnie większą prędkością niż ogólne LLM. Są to zaawansowane modele obliczeniowe zaprojektowane do obsługi złożonych i wyrafinowanych działań w różnych dziedzinach.

Wielkie modele operacyjne, zastosowania LAMs

Od radzenia sobie z prostszymi zadaniami, takimi jak

• Zamawianie taksówki.
• Zamawianie jedzenia.
• Wysyłanie e-maili.
• Planowanie spotkań.

Po złożone zadania, takie jak:

• Planowanie całej podróży zagranicznej, w tym rezerwacji lotów, hoteli i taksówek, przy jednoczesnym tworzeniu planu podróży. Obejmuje to różne strony internetowe i aplikacje.
• Tłumaczenie wideo/audio w ruchu.

Wielki model operacyjny (LAM - Large Action Model) może zrobić to wszystko w ciągu kilku sekund ze względu na swoją zasadę działania i architekturę, na której został zaprojektowany. Oprócz tych zastosowań, wielkie modele operacyjne (LAM) mogą być wykorzystywane w planowaniu ruchu robotów, interakcji człowiek-robot i tworzeniu gier, co pozwoli na realistyczne i inteligentne zachowanie postaci niebędących graczami (NPC) i poprawi ogólne wrażenia z rozgrywki.

Wielki model operacyjny, sposób działania

U podstaw wielkiego modelu operacyjnego leży hierarchiczne podejście do reprezentacji i wykonywania akcji. Wielki model operacyjny rozbija złożone działania na mniejsze pod-działania, pozwalając na efektywne planowanie i wykonywanie. Model wykorzystuje koncepcję hierarchii działań, w której działania wyższego poziomu składają się z działań niższego poziomu, tworząc hierarchiczną strukturę.

Wielki model operacyjny (LAM) zawiera komponent planowania odpowiedzialny za generowanie sekwencji działań w celu osiągnięcia danego celu. Proces planowania obejmuje ocenę bieżącego stanu, określenie niezbędnych działań i stworzenie planu, który optymalizuje osiągnięcie pożądanego rezultatu. Pozwala to na inteligentne podejmowanie decyzji i adaptacyjne zachowanie. Zamiast pracować nad interakcjami opartymi na aplikacjach (wykonywanymi przez agentów AI), wielki model operacyjny (LAM) wykorzystuje interakcje oparte na interfejsie użytkownika (user interface – UI), tj. generalnie wykonywane przez ludzi.

Wielki model operacyjny (LAM) wykorzystuje algorytmy uczenia maszynowego (Machine Learning – ML), takie jak uczenie się oparte na działaniu, (Action Based Learning – ABL), rozpoznawanie wzorców (Pattern Recognition – PR) i programowanie neuronowo-symboliczne (Neural-Symbolic Programming – NSP). Wielki model operacyjny wykorzystuje algorytmy rozpoznawania wzorców do analizy i zrozumienia złożonych danych. Pozwala to na identyfikację powtarzających się struktur lub cech w dostarczonych informacjach, umożliwiając podejmowanie świadomych decyzji i prognoz na podstawie zaobserwowanych wzorców. Następnie do gry wkracza neuro-symboliczna sztuczna inteligencja, która łączy możliwości rozpoznawania wzorców sieci neuronowych z logicznym rozumowaniem symbolicznej sztucznej inteligencji. Dzięki tej integracji wielki model operacyjny (LAM) może interpretować abstrakcyjne koncepcje i wykonywać operacje logiczne. Po tych dwóch modelach do gry wkracza model operacyjny (Action Model – AM). Rozumie on ludzkie intencje i odpowiednio wykonuje zadania. Uczy się na podstawie wcześniejszych interakcji i dostosowuje swoje działania w oparciu o informacje zwrotne, stopniowo poprawiając swoją wydajność w czasie.

Techniczne aspekty wielkich modeli operacyjnych (LAM) składają się z kilku kluczowych komponentów:

• Reprezentacja akcji: wielki model operacyjny (LAM) wykorzystuje formalną reprezentację działań przy użyciu kombinacji symbolicznych reprezentacji wysokiego poziomu i niskopoziomowych reprezentacji proceduralnych. Pozwala to na elastyczność i ekspresyjność w reprezentowaniu szerokiego zakresu akcji.
• Hierarchia akcji: wielki model operacyjny (LAM) wykorzystuje hierarchiczną strukturę do reprezentowania akcji. Akcje są zorganizowane w strukturę przypominającą drzewo, gdzie akcje wyższego poziomu zawierają akcje niższego poziomu. Ta hierarchiczna organizacja umożliwia efektywne planowanie i wykonywanie złożonych akcji.
• Silnik planowania: wielki model operacyjny (LAM) zawiera potężny silnik planowania, który generuje sekwencje działań, aby osiągnąć pożądane cele. Silnik planowania bierze pod uwagę bieżący stan, dostępne działania i cel, aby stworzyć plan, który maksymalizuje szanse powodzenia.
• Moduł wykonawczy: Moduł wykonawczy wielkiego modelu operacyjnego (LAM) wykonuje wygenerowane sekwencje działań. Koordynuje on wykonywanie poddziałań, zapewniając, że są one wykonywane we właściwej kolejności i z niezbędną koordynacją.
• Uczenie się i adaptacja: wielki model operacyjny (LAM) może uczyć się i dostosowywać w czasie. Może udoskonalać swoje reprezentacje działań, poprawiać możliwości planowania i dostosowywać swoje zachowanie w oparciu o informacje zwrotne i doświadczenie. Ten mechanizm uczenia się i adaptacji pozwala wielkiemu modelowi operacyjnemu (LAM) stale poprawiać swoją wydajność i skuteczność.

Wielki model operacyjny

Wielki model operacyjny (LAM) ma nieskończony potencjał w różnych dziedzinach:

• Zastosowanie LAM w opiece zdrowotnej: Zrewolucjonizowanie opieki nad pacjentem poprzez zaawansowaną diagnostykę i spersonalizowane plany leczenia.
• Zastosowanie LAM w finansach: Rewolucyjne oceny ryzyka, wykrywanie oszustw i handlu algorytmicznym.
• Zastosowanie LAM w motoryzacji: Rozwój technologii autonomicznej jazdy i ulepszanie systemów bezpieczeństwa pojazdów.

Wielki model operacyjny (LAM - Large Action Model) to istotna technologia, która ma duży potencjał w nadchodzącej przyszłości. Będzie ona w czołówce kształtującej przyszłość sztucznej inteligencji i wpływać na postęp w różnych branżach.

Źródła:

• OpenAI: openai.com
• AI Now Institute: ainowinstitute.org
• MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL): csail.mit.edu
• Google AI: ai.google
• Stanford AI Lab: ai.stanford.edu
• DeepMind (Google): deepmind.com
• AI Hub – NVIDIA: developer.nvidia.com/ai
• Machine Learning Mastery: machinelearningmastery.com
• Wikipedia: wikipedia.org/wiki/