Безмодельне та модельно-орієнтоване навчання з підкріпленням представляють два принципово різні підходи до навчання агентів ШІ методом спроб і помилок. Безмодельні методи навчаються безпосередньо на досвіді, не розуміючи свого середовища, тоді як модельно-орієнтовані методи створюють внутрішнє уявлення про те, як працює світ, для планування наперед.
Підхід RL, де агенти навчаються оптимальним діям безпосередньо з взаємодії з навколишнім середовищем, не будуючи внутрішню модель світу.
Підхід RL, де агенти конструюють внутрішню модель динаміки свого середовища для моделювання результатів та планування майбутніх дій.
| Функція | Навчання з підкріпленням без моделей | Модельно-орієнтоване навчання з підкріпленням |
|---|---|---|
| Ефективність вибірки | Низький – вимагає мільйонів взаємодій | Високий – навчається завдяки набагато меншій кількості взаємодій |
| Обчислювальні витрати | Менше під час навчання, відсутність накладних витрат на планування | Вища завдяки етапам навчання та планування моделі |
| Вимоги до пам'яті | Зберігає лише політику або функцію значення | Політика магазинів плюс модель вивченого середовища |
| Можливості планування | Відсутність чіткого планування, реактивна політика | Може моделювати та планувати на кілька кроків вперед |
| Складність впровадження | Зазвичай простіше впровадити | Більш складний через компонент навчання моделі |
| Узагальнення для нових завдань | Обмежено – потрібно перевчатися для кожного нового завдання | Краще – модель можна переносити між завданнями |
| Стійкість до помилок моделювання | Не залежить від неточностей моделі | Вразливий до помилок моделі складних елементів |
| Відомі алгоритми | DQN, PPO, SAC, A3C | Dyna, MBPO, Dreamer, MuZero |
Основна відмінність полягає в тому, як кожен метод отримує знання. Безмодельне RL розглядає середовище як чорну скриньку, навчаючись виключно на винагородах та переходах, які він спостерігає під час реальних взаємодій. Уявіть це як навчання їзді на велосипеді виключно шляхом повторних спроб. З іншого боку, модельне RL намагається спочатку зрозуміти правила середовища, створюючи прогнозну модель, яка може відповісти на такі питання, як «що станеться, якщо я зроблю X?». Ця фундаментальна відмінність формує все: від вимог до даних до кінцевої продуктивності.
Ефективність вибірки – це те, де методи на основі моделей справді сяють. Агенту без моделі може знадобитися мільйони або навіть мільярди кроків середовища, щоб опанувати завдання, тоді як агент на основі моделі часто може досягти аналогічної продуктивності за тисячі кроків. Це надзвичайно важливо в реальних застосуваннях, де збір досвіду є дорогим, таких як робототехніка чи охорона здоров'я. Однак методи без моделі компенсують це тим, що вони простіші та стабільніші, оскільки їм не потрібно турбуватися про те, чи є їхня вивчена модель точною.
Агенти на основі моделей можуть думати, перш ніж діяти, запускаючи симуляції через свою внутрішню модель. Це дозволяє використовувати складні стратегії планування, такі як пошук за методом Монте-Карло, який, як відомо, забезпечив майстерність гри в шахи AlphaZero. Агенти без моделей, навпаки, реагують безпосередньо на основі вивченої політики без будь-якого прогнозування. Хоча це робить їх швидшими під час прийняття рішень, це також означає, що вони не можуть міркувати про довгострокові наслідки так, як це роблять системи на основі моделей.
Вибір між цими підходами часто зводиться до ваших конкретних обмежень. Безмодельне RL домінує в сценаріях з недорогим моделюванням, таких як ігрові ігри або точне налаштування великомасштабної мовної моделі за допомогою RLHF. Модельне RL перевершує інших, коли взаємодія з навколишнім середовищем є дорогою або небезпечною, наприклад, автономне водіння, робототехніка та розробка ліків. Гібридні підходи, такі як MuZero, показали, що поєднання обох парадигм може скористатися перевагами кожної, одночасно пом'якшуючи їхні індивідуальні недоліки.
Безмодельні методи, як правило, більш передбачувані у розгортанні, оскільки їхня поведінка залежить лише від вивченої політики. Модельно-орієнтовані системи стикаються з проблемою упередженості моделі, коли неточності у вивченій динаміці посилюються під час планування та можуть призвести до поганих рішень. Дослідники вирішують цю проблему за допомогою таких методів, як оцінка невизначеності, надійне планування та ансамблеві моделі, але це залишається активною галуззю досліджень, яка ускладнює надійне розгортання модельних підходів.
Модельно-орієнтоване навчання (RL) завжди перевершує, оскільки воно використовує планування.
Методи на основі моделей не завжди кращі. Коли моделювання дешеве, а середовище настільки складне, що вивчення точної моделі є складним, безмодельні підходи часто перевершують очікування. Застосовується принцип «безкоштовного обіду немає», тобто найкращий вибір залежить від конкретних обмежень вашої проблеми.
Безмодельне RL не може планувати чи думати наперед.
Хоча агенти без моделей не планують явно під час прийняття рішень, вони все ще можуть навчитися неявній поведінці планування через навчання. Рекурентні політики та механізми уваги дозволяють агентам без моделей розробляти внутрішні представлення, що підтримують багатоетапне міркування, навіть без явної моделі світу.
Модельне RL вимагає досконалого знання динаміки середовища.
Сучасні методи, засновані на моделях, вивчають свою динамічну модель з даних, а не вимагають їх попереднього визначення. Модель зазвичай є приблизною та недосконалою, тому методи обробки невизначеності моделі є активною галуззю досліджень.
Ці два підходи абсолютно окремі та несумісні.
Багато сучасних систем поєднують обидві парадигми. MuZero, наприклад, вивчає латентну модель середовища та використовує її для планування, водночас використовуючи методи навчання без моделей. Архітектура Dyna явно поєднує вивчені моделі з навчанням без моделей, щоб отримати найкраще з обох світів.
Безмодельне RL застаріло та було замінено методами на основі моделей.
Безмодельне навчання (RL) залишається дуже актуальним та широко застосовуваним. PPO та SAC є стандартними інструментами в робототехніці, ігровому штучному інтелекті та навчанні моделей великих мов програмування. Багато практичних застосувань все ще віддають перевагу безмодельним методам через їхню простоту та надійність.
Оберіть навчання з підкріпленням без моделей, коли у вас є багато обчислювальних ресурсів і доступ до недорогого моделювання, і ваше завдання не вимагає ретельного планування або перенесення в нові середовища. Оберіть навчання з підкріпленням на основі моделей, коли важлива ефективність вибірки, взаємодія з середовищем є дорогою або вашому агенту потрібно планувати кілька кроків наперед і узагальнювати результати для пов'язаних завдань.
A/B-тестування в моделюванні спрямовує трафік між конкуруючими версіями моделей для вимірювання реальної продуктивності, тоді як розгортання однієї моделі надає одну модель усім користувачам. Команди обирають між ними на основі толерантності до ризику, обсягу трафіку та необхідності статистичної перевірки перед повним розгортанням.
A/B-тестування в релізах контенту передбачає розгортання варіацій для різних сегментів аудиторії та вимірювання ефективності, тоді як одноразові релізи контенту пропонують одну версію всім одночасно. Кожен підхід відповідає різним цілям, причому A/B-тестування надає перевагу оптимізації на основі даних, а одноразові релізи надають пріоритет швидкості та простоті.
DeepSeek V4 — це нова модель великої мови програмування відкритої ваги від китайської лабораторії штучного інтелекту, тоді як моделі класу GPT-4 відносяться до флагманських систем із закритим кодом OpenAI. Це порівняння досліджує їхні архітектури, можливості, ціни, доступність та реальну продуктивність, щоб допомогти розробникам та компаніям робити правильний вибір.
LLM, що використовують інструменти, розширюють автономні мовні моделі, підключаючи їх до зовнішніх API, калькуляторів та баз даних, що дозволяє отримувати інформацію та виконувати завдання в режимі реального часу. Автономні LLM покладаються виключно на навчені параметри, що робить їх самостійними, але обмеженими знаннями з навчальних даних.
LLM з відкритим кодом пропонують налаштовувані, самостійно розміщені моделі штучного інтелекту з повним доступом до коду, тоді як власні API LLM надають керовані, відшліфовані послуги через хмарні кінцеві точки з ціноутворенням на основі використання.
