Моделсиз жана моделге негизделген бекемдөөчү окутуу жасалма интеллект агенттерин сыноо жана ката аркылуу окутуунун эки башка ыкмасын билдирет. Моделсиз ыкмалар айлана-чөйрөсүн түшүнбөстөн, түздөн-түз тажрыйбадан үйрөнөт, ал эми моделге негизделген ыкмалар дүйнөнүн алдын ала пландаштыруу үчүн кандай иштээрин ички чагылдырууну түзөт.
Агенттер ички дүйнө моделин түзбөстөн, оптималдуу аракеттерди түздөн-түз айлана-чөйрөнүн өз ара аракеттенүүсүнөн үйрөнгөн RL ыкмасы.
Агенттер натыйжаларды симуляциялоо жана келечектеги аракеттерди пландаштыруу үчүн өз чөйрөсүнүн динамикасынын ички моделин түзүүчү RL ыкмасы.
| Мүмкүнчүлүк | Моделсиз бекемдөөчү окутуу | Моделге негизделген бекемдөөчү окутуу |
|---|---|---|
| Үлгү натыйжалуулугу | Төмөн - миллиондогон өз ара аракеттенүүлөрдү талап кылат | Жогорку - алда канча аз өз ара аракеттенүүдөн сабак алат |
| Эсептөө наркы | Машыгуу учурунда төмөн, пландаштыруу боюнча кошумча чыгымдардын кереги жок | Моделдөөнү үйрөнүү жана пландаштыруу кадамдарынан улам жогорку |
| Эстутум талаптары | Дүкөндөрдүн саясаты же баалуулук функциясы гана | Дүкөндөрдүн саясаты жана үйрөнүлгөн чөйрө модели |
| Пландоо мүмкүнчүлүгү | Так пландаштыруу, реактивдүү саясат жок | Алдыга бир нече кадамдарды симуляциялап жана пландаштыра алат |
| Ишке ашыруунун татаалдыгы | Жалпысынан ишке ашыруу оңой | Моделди үйрөнүү компонентинен улам татаалыраак |
| Жаңы тапшырмаларды жалпылоо | Чектелген - ар бир жаңы тапшырма үчүн кайра үйрөнүү керек | Жакшыраак - модель тапшырмаларды аткара алат |
| Моделдин каталарына туруктуулук | Моделдин так эместигине таасир этпейт | Моделдин каталарын татаалдаштырууга алсыз |
| Белгилүү алгоритмдер | DQN, PPO, SAC, A3C | Дина, MBPO, Dreamer, MuZero |
Негизги айырмачылык ар бир ыкманын билимди кантип алганында жатат. Моделсиз RL айлана-чөйрөнү кара куту катары карайт, реалдуу өз ара аракеттенүү учурунда байкаган сыйлыктарынан жана өткөөлдөрүнөн гана үйрөнөт. Муну велосипед тебүүнү кайталап жасалган аракеттер аркылуу гана үйрөнүү сыяктуу элестетиңиз. Ал эми моделге негизделген RL алгач айлана-чөйрөнүн эрежелерин түшүнүүгө аракет кылат, "эгер мен X кылсам эмне болот?" сыяктуу суроолорго жооп бере алган болжолдуу моделди түзөт. Бул негизги айырмачылык маалыматтарга болгон талаптардан баштап акыркы көрсөткүчтөргө чейин баарын калыптандырат.
Үлгү эффективдүүлүгү - бул моделге негизделген ыкмалардын чындап жаркыраган жери. Моделсиз агент тапшырманы өздөштүрүү үчүн миллиондогон же ал тургай миллиарддаган айлана-чөйрө кадамдарын талап кылышы мүмкүн, ал эми моделге негизделген агент көп учурда миңдеген кадамдар менен окшош көрсөткүчтөргө жетише алат. Бул робототехника же саламаттыкты сактоо сыяктуу тажрыйба чогултуу кымбат болгон реалдуу дүйнөдөгү колдонмолордо абдан маанилүү. Бирок, моделсиз ыкмалар жөнөкөй жана туруктуу болуу менен компенсациялайт, анткени алар үйрөнгөн моделинин тактыгы жөнүндө кабатыр болбошу керек.
Моделге негизделген агенттер өздөрүнүн ички модели аркылуу симуляцияларды жүргүзүү менен иш-аракет кылуудан мурун ойлоно алышат. Бул AlphaZero'нун шахмат чеберчилигин күчөткөн Монте-Карло дарагын издөө сыяктуу татаал пландаштыруу стратегияларын ишке ашырат. Ал эми моделсиз агенттер эч кандай алдын ала ойлонбостон, түздөн-түз үйрөнгөн саясатына негизделип жооп беришет. Бул аларды чечим кабыл алуу учурунда тезирээк кылганы менен, ошондой эле алар моделге негизделген системалардай узак мөөнөттүү кесепеттер жөнүндө ой жүгүртө алышпайт дегенди билдирет.
Бул ыкмалардын бирин тандоо көбүнчө сиздин өзгөчө чектөөлөрүңүзгө байланыштуу болот. Моделсиз RL оюн ойноо же RLHF менен кеңири масштабдуу тил моделин тактоо сыяктуу арзан симуляция менен коштолгон сценарийлерде үстөмдүк кылат. Моделге негизделген RL айлана-чөйрөнүн өз ара аракеттенүүсү кымбат же кооптуу болгондо, мисалы, автономдуу айдоо, робототехника жана баңгизаттарды табуу сыяктуу учурларда эң сонун иштейт. MuZero сыяктуу гибриддик ыкмалар эки парадигманы айкалыштыруу ар биринин артыкчылыктарын пайдаланып, алардын жеке алсыз жактарын азайта аларын көрсөттү.
Моделсиз ыкмалар жайылтууда алдын ала айтууга жакыныраак, анткени алардын жүрүм-туруму үйрөнүлгөн саясатка гана көз каранды. Моделге негизделген системалар моделдин бир жактуулугунун көйгөйүнө туш болушат, мында үйрөнүлгөн динамиканын так эместиги пландаштыруу учурунда күчөп, туура эмес чечимдерге алып келиши мүмкүн. Изилдөөчүлөр муну белгисиздикти баалоо, бекем пландаштыруу жана ансамблдик моделдер сыяктуу ыкмалар аркылуу чечишет, бирок бул моделге негизделген ыкмаларды ишенимдүү жайылтууну татаалдаштырган изилдөөнүн активдүү багыты бойдон калууда.
Моделге негизделген RL ар дайым жогору турат, анткени ал пландаштырууну колдонот.
Моделге негизделген ыкмалар жалпысынан жакшыраак эмес. Симуляция арзан жана чөйрө так моделди үйрөнүү кыйын болгончолук татаал болгондо, моделсиз ыкмалар көп учурда жакшы натыйжа берет. "Бекер түшкү тамак жок" принциби колдонулат, башкача айтканда, эң жакшы тандоо сиздин конкреттүү көйгөй чектөөлөрүңүзгө жараша болот.
Моделсиз RL алдын ала пландаштыра же ойлоно албайт.
Модельсиз агенттер чечим кабыл алуу учурунда ачык план түзбөсө да, алар окутуу аркылуу жашыруун пландаштыруу жүрүм-турумун үйрөнө алышат. Кайталануучу саясаттар жана көңүл буруу механизмдери моделсиз агенттерге ачык дүйнөлүк моделсиз да көп баскычтуу ой жүгүртүүнү колдогон ички өкүлчүлүктөрдү иштеп чыгууга мүмкүндүк берет.
Моделге негизделген RL айлана-чөйрөнүн динамикасын толук билүүнү талап кылат.
Заманбап моделге негизделген ыкмалар өздөрүнүн динамикалык моделин алдын ала тактоону талап кылбастан, маалыматтардан үйрөнүшөт. Модель, адатта, болжолдуу жана кемчиликтүү болот, ошондуктан моделдин белгисиздигин башкаруу ыкмалары активдүү изилдөө багыты болуп саналат.
Бул эки ыкма таптакыр башка жана бири-бирине дал келбейт.
Көптөгөн заманбап системалар эки парадигманы тең айкалыштырат. Мисалы, MuZero айлана-чөйрөнүн жашыруун моделин үйрөнөт жана аны пландаштыруу үчүн колдонот, ошол эле учурда моделсиз окутуу ыкмаларын колдонот. Dyna архитектурасы эки дүйнөнүн тең эң жакшысын алуу үчүн үйрөнүлгөн моделдерди моделсиз окутуу менен ачык айкалыштырат.
Моделсиз RL эскирген жана анын ордуна моделге негизделген ыкмалар колдонулган.
Моделсиз RL абдан актуалдуу жана кеңири колдонулат. PPO жана SAC робототехникада, оюн жасалма интеллектинде жана чоң тил моделин окутууда стандарттуу куралдар болуп саналат. Көптөгөн практикалык колдонмолор жөнөкөйлүгү жана ишенимдүүлүгүнөн улам дагы эле моделсиз ыкмаларды артык көрүшөт.
Эгерде сизде эсептөө ресурстары көп жана арзан симуляцияга мүмкүнчүлүк болсо жана тапшырмаңыз кеңири пландаштырууну же жаңы чөйрөлөргө которууну талап кылбаса, модельсиз бекемдөө окутуусун тандаңыз. Үлгү натыйжалуулугу маанилүү болгондо, айлана-чөйрө менен өз ара аракеттенүү кымбат болгондо же агентиңиз бир нече кадамдарды алдын ала пландаштырып, тиешелүү тапшырмаларды жалпылашы керек болгондо, моделге негизделген бекемдөө окутуусун тандаңыз.
CLIP киргизүүлөрү сүрөттөрдү жана текстти жалпы семантикалык мейкиндикте түшүнүү үчүн терең үйрөнүүнү колдонот, ал эми ачкыч сөздөргө негизделген сүрөттү издөө кол менен дайындалган тегдерди же айланасындагы текстти дал келтирүүгө негизделген. CLIP заманбап визуалдык издөө тапшырмалары үчүн алда канча чоң ийкемдүүлүктү жана тактыкты сунуштайт, ал эми ачкыч сөздөрдүн ыкмалары тар, жакшы тандалган контексттерде пайдалуу бойдон калууда.
DeepSeek V4 - бул кытайлык жасалма интеллект лабораториясынан чыккан ачык салмактагы чоң тил модели, ал эми GPT-4 классындагы моделдер OpenAIдин флагмандык жабык булактуу системаларына тиешелүү. Бул салыштыруу иштеп чыгуучуларга жана бизнеске акылдуулук менен тандоо жасоого жардам берүү үчүн алардын архитектурасын, мүмкүнчүлүктөрүн, баасын, жеткиликтүүлүгүн жана реалдуу дүйнөдөгү иштешин изилдейт.
Google издөө алгоритми миллиарддаган веб-баракчаларды машиналык окутууну жана жүздөгөн сигналдарды колдонуп рейтингге киргизет, ал эми жөнөкөйлөтүлгөн класстык моделдер жасалма интеллект концепцияларын үйрөтүүгө боло турган, жеткиликтүү алкактарга бөлөт. Бири өндүрүштө планетардык масштабда иштейт; экинчиси окуучулар үчүн жасалма интеллекттин чындыгында кандай иштээрин үйрөнүү үчүн педагогикалык көпүрө катары кызмат кылат.
Google Издөө – көпчүлүк адамдар күн сайын колдонгон кеңири веб индекстөө системасы, ал эми Knowledge Graph Search – бул түз жоопторду жана маалымат панелдерин колдогон Google'дун структураланган объект маалымат базасы. Алардын кандайча айырмаланарын түшүнүү эмне үчүн кээ бир сурамдар бай маалыматтарды кайтарарын, ал эми башкалары салттуу көк шилтемелерди кайтарарын түшүндүрүүгө жардам берет.
GPT стилиндеги архитектуралар бай контексттик түшүнүктү түзүү үчүн өзүнө көңүл бурган Трансформер декодер моделдерине таянат, ал эми Мамбага негизделген тил моделдери ырааттуулуктарды натыйжалуураак иштетүү үчүн структураланган абал мейкиндигин моделдөөнү колдонушат. Негизги компромисс - GPT стилиндеги системалардагы экспрессивдүүлүк жана ийкемдүүлүк, ал эми Мамбага негизделген моделдердеги масштабдуулук жана узак контексттик натыйжалуулук.
