MultiON AI Agent Q — еще одна важная разработка в области ИИ. Почти все разработки в области ИИ являются крупными, так что это почти как будто уже стало нормой. Технология, лежащая в основе MultiON AI Agent Q, которая была создана для автономных онлайн-агентов, предназначена для решения одного из самых сложных элементов разработки ИИ: предоставления возможности большим языковым моделям (LLM) перемещаться по сложным, динамическим настройкам.
ИИ будет понимать язык ИИ благодаря MultiON AI Agent Q
Несмотря на прогресс в обработке естественного языка, современные модели ИИ часто не справляются с интерактивными настройками, особенно в задачах, требующих многошагового рассуждения. Проблема заключается в традиционных методах обучения, которые в значительной степени опираются на статические наборы данных. Эти методы не подготавливают агентов ИИ к непредсказуемой природе реальных взаимодействий, где решения должны приниматься на лету, а ошибки могут легко усугубляться.
Вот тут-то и вступает в игру MultiON AI Agent Q. Ключевое новшество MultiON AI Agent Q заключается в его способности планировать и самовосстанавливаться — функции, которые имеют решающее значение для автономные веб-агенты. Внедряя передовые методы, такие как направленное Поиск по дереву Монте-Карло (MCTS) и Самокритика ИИАгент Q предлагает более надежный и адаптивный подход к обучению ИИ. Это гарантирует, что агенты не просто пассивно обучаются на предопределенных данных, а активно совершенствуются посредством взаимодействия со своей средой.
Разбор технологии MultiON AI Agent Q
В основе MultiON AI Agent Q лежит сочетание нескольких передовых технологий, которые работают вместе, чтобы преодолеть ограничения существующих ИИ-агентов:
- Одним из важнейших компонентов является направляемый MCTSчто позволяет ИИ автономно исследовать различные действия и веб-страницы. Эта техника уравновешивает потребность в исследовании и эксплуатации, позволяя ИИ учиться на широком спектре возможных сценариев. Генерируя различные и оптимальные траектории, агент лучше подготовлен к выполнению сложных задач принятия решений.
- Другим важным аспектом MultiON AI Agent Q является Механизм самокритики ИИ. Эта функция помогает агенту улучшить процесс принятия решений, предоставляя пошаговая обратная связь. Это особенно важно для долгосрочных задач, где отсутствие немедленной обратной связи может помешать обучению. Самокритика ИИ позволяет агенту постоянно совершенствоваться, даже в ситуациях, когда обратная связь нечаста.
- Наконец, Прямая оптимизация предпочтений (DPO) алгоритм играет важную роль в тонкой настройке модели. Алгоритм DPO генерирует пары предпочтений из данных, полученных через MCTS, позволяя агенту учиться на как успешные, так и неудачные путиЭтот метод обучения, не связанный с политикой, особенно эффективен в динамичных условиях, где способность учиться на прошлых ошибках имеет решающее значение.
Реальное воздействие: проверка MultiON AI Agent Q
Возможности MultiON AI Agent Q: не только теоретический; они были проверены в реальных условиях. В эксперименте с Open Table агенты MultiON улучшили производительность LLaMa-3 модель значительно. Всего через один день автономного сбора данных, показатель успешности увеличился с 18,6% до 81,7%и дальнейшее усовершенствование увеличило вероятность успеха до 95,4%Эти результаты подчеркивают эффективность методов, используемых в MultiON AI Agent Q, и демонстрируют его потенциал для революционных изменений в области автономной веб-навигации.
Представляем вашему вниманию наш последний научный прорыв:
Agent Q — представляет собой ИИ-агентов нового поколения с возможностями планирования и самовосстановления на основе ИИ, улучшенными на 340% по сравнению с базовой производительностью LLama 3 при нулевом выстреле! pic.twitter.com/EdypdDn26M
— МультиОн (@MultiOn_AI) 13 августа 2024 г.
MultiON AI Agent Q — это больше, чем просто технологическая инновация, поскольку, хотя ИИ все еще находится в зачаточном состоянии, создание ИИ, который понимает ИИ, — это нечто совсем иное. Объединяя передовые методы поиска, самокритику ИИ и обучение с подкреплением, MultiON AI Agent Q решает проблемы, которые долгое время преследовали агентов ИИ в динамических средах. Поскольку MultiON продолжает совершенствовать и развивать эти технологии, потенциальные приложения становятся все более обширными. Будущее интеллектуальных автономных веб-агентов выглядит ярче, чем когда-либо, под руководством MultiON AI Agent Q.
Чтобы оставаться на шаг впереди, разработчики и пользователи могут ожидать выхода MultiON AI Agent Q в конце этого года. Для тех, кто хочет быть среди первых, кто испытает эту прорывную технологию, присоединяйтесь к список ожидания это следующий шаг.
Автор изображения: МультиОН
Source: Как MultiON AI Agent Q меняет методы обучения ИИ