Integrando Modelos de Fundação na Tomada de Decisões

Modelos de fundação são sistemas avançados que foram treinados com uma variedade enorme de dados. Esses modelos mostraram habilidades impressionantes em tarefas relacionadas à visão e à linguagem. Quando usamos esses modelos em situações do dia a dia, muitas vezes eles precisam trabalhar com outros sistemas e pessoas. Por exemplo, modelos de linguagem podem conversar com humanos e modelos visuais ajudam robôs a se locomoverem nos bairros.

Conforme esses modelos são usados mais na prática, novas formas estão sendo desenvolvidas para ajudá-los a interagir melhor com outros agentes e pensar a longo prazo. Esses métodos aproveitam conjuntos de dados maiores que combinam diferentes tipos de informações e tarefas. A pesquisa que combina modelos de fundação e Tomada de decisão oferece um potencial significativo. Isso pode levar a sistemas mais eficazes para várias aplicações, como sistemas de conversa, carros autônomos, saúde, ensino e robótica.

Neste artigo, vamos olhar como os modelos de fundação podem ser aplicados na tomada de decisão. Também vamos fornecer ferramentas e informações para ajudar a entender os desafios e explorar novas direções de pesquisa. Vamos discutir várias estratégias para conectar modelos de fundação com a tomada de decisão no mundo real, incluindo prompts, planejamento, controle ótimo e Aprendizado por Reforço. Além disso, vamos destacar questões e desafios comuns que os pesquisadores enfrentam.

#Visão Geral dos Modelos de Fundação para Tomada de Decisão

Modelos de fundação são adaptados para realizar tarefas específicas aprendendo com interações com entidades externas e recebendo feedback. Esses modelos mostraram habilidades notáveis para aplicar o conhecimento adquirido de conjuntos de dados amplos a novas tarefas. À medida que esses modelos são colocados para trabalhar em problemas mais complexos que exigem pensamento a longo prazo e controle, eles precisarão interagir com humanos e outros sistemas de forma mais eficiente.

Por exemplo, em uma conversa, um modelo de linguagem precisa interagir com um humano. Na robótica, um modelo de percepção-controle realizará ações no mundo real. Essas situações apresentam desafios únicos, como aprender com o feedback dado por pessoas, se adaptar a novos tipos de dados e planejar ações ao longo de um tempo maior.

A pesquisa em tomada de decisão tradicionalmente se concentrou em resolver tarefas específicas com conhecimento prévio limitado, enquanto modelos de fundação usam grandes conjuntos de dados. Apesar da configuração aparentemente desvantajosa, pesquisas em tomada de decisão alcançaram um progresso significativo em superar o desempenho humano em várias tarefas, como jogar jogos de tabuleiro e controlar robôs.

Dado esse contexto, é razoável pensar que conjuntos de dados grandes utilizados em modelos de fundação também poderiam beneficiar modelos de tomada de decisão. Existem muitos recursos disponíveis online sobre tarefas comuns, como jogar videogames ou propriedades de objetos que são essenciais para robótica.

Enquanto a pesquisa sobre modelos de fundação e tomada de decisão tem sido normalmente separada, há um interesse crescente em combiná-los. De um lado, grandes modelos de linguagem começaram a ser usados para tarefas complexas de raciocínio. Do outro lado, pesquisadores interessados em tomada de decisão estão criando conjuntos de dados maiores para desenvolver agentes que possam interagir de diferentes maneiras.

Alguns trabalhos recentes também começaram a explorar o uso de modelos de fundação para treinar agentes para ambientes, enquanto outros analisam como esses modelos podem participar de conversas e interagir com ferramentas externas. Este relatório propõe que estudar modelos de fundação junto com a tomada de decisão interativa pode trazer benefícios para ambos os campos.

#Estrutura deste Artigo

Este artigo é dividido em cinco seções principais. A primeira seção revisa informações relevantes sobre tomada de decisão e apresenta cenários de exemplo onde é benéfico considerar modelos de fundação e tomada de decisão juntos. As seções seguintes explicam como os modelos de fundação podem estar envolvidos em diferentes partes de um sistema de tomada de decisão.

A segunda seção discute como os modelos de fundação podem modelar comportamentos e ações. A terceira seção cobre como os modelos de fundação podem ajudar a representar estados, ações e recompensas. A quarta seção examina como modelos de linguagem podem servir como agentes e ambientes, criando novos problemas e aplicações. A última seção descreve problemas em aberto, desafios e soluções potenciais.

#Noções Básicas de Tomada de Decisão Sequencial

A tomada de decisão sequencial foca em aprender com experiências que ocorrem ao longo do tempo. Isso é diferente de modelos em visão e linguagem, que são treinados para tarefas específicas. Vamos explicar a estrutura básica da tomada de decisão sequencial.

#Interagindo com um Ambiente

A tomada de decisão sequencial é frequentemente configurada como um processo de decisão de Markov (MDP). Um MDP consiste em diferentes partes, incluindo o espaço de estados, espaço de ações, função de recompensa e mais. Veja como funciona:

1. Espaço de Estado: Representa todos os possíveis estados em que o ambiente pode estar.
2. Espaço de Ação: Representa todas as possíveis ações que podem ser tomadas.
3. Função de Recompensa: Oferece feedback com base nas ações tomadas.
4. Função de Transição: Mostra como um estado muda para outro com base em uma ação.
5. Estado Inicial: O ponto de partida do processo.
6. Fator de Desconto: Um valor que mostra como recompensas futuras são valorizadas em comparação com recompensas imediatas.

Um agente de tomada de decisão interage com o ambiente, começando de um estado inicial. A cada passo de tempo, ele seleciona uma ação que causa uma transição para um novo estado e recebe uma recompensa. Com o tempo, o agente tenta maximizar suas recompensas gerais.

#Aprendizado por Imit ação

O Aprendizado por Imitação envolve treinar um agente para realizar tarefas aprendendo com exemplos fornecidos por um especialista. O objetivo é que o agente imite de perto as ações do especialista. O clone comportamental é uma abordagem de aprendizado por imitação, onde o agente aprende a conectar estados com ações com base nos dados do especialista.

#Aprendizado por Reforço

O aprendizado por reforço (RL) tem como objetivo que um agente maximize suas recompensas através de tentativa e erro. Existem dois tipos principais de métodos em RL:

1. Métodos baseados em Políticas: Focam em otimizar a política diretamente, ajustando ações com base no feedback.
2. Métodos baseados em Valor: Trabalham para aprender a melhor função de valor para as ações, a partir da qual a melhor política pode ser derivada.

Ambos os métodos enfrentam desafios como estabilidade e eficiência, especialmente quando se trata de aprender com ambientes diversos.

#Planejamento, Pesquisa e Controle Ótimo

Enquanto muitos métodos de RL aprendem com experiência direta, outros usam modelos conhecidos do ambiente para planejamento e controle. Quando as regras do ambiente são conhecidas, o planejamento pode usar algoritmos eficientes para determinar as ações ótimas. Esse tipo de abordagem pode ser muito eficaz se o ambiente puder ser simulado facilmente.

#Cenários de Exemplo

Há muitos cenários onde modelos de fundação podem melhorar tarefas de tomada de decisão. Aqui estão alguns:

1. Aprendendo Agentes de Diálogo: Grandes modelos de linguagem estão sendo cada vez mais usados para criar agentes que podem conversar naturalmente com humanos.
2. Usando a Internet como Ambiente: A Internet serve como uma vasta fonte de informação onde um agente pode aprender a recuperar respostas úteis de forma eficiente.
3. Ensinando Robôs com Vídeos: Robôs podem aprender tarefas complexas analisando vídeos de humanos realizando essas tarefas, criando efetivamente uma política universal.

#Modelos de Fundação como Modelos Generativos Condicionais

Agora, vamos explorar como modelos de fundação podem ser utilizados na tomada de decisão modelando o comportamento de agentes e a dinâmica do ambiente.

#Noções Básicas de Modelos Generativos

Modelos generativos aprendem a produzir novos dados com base nos dados em que foram treinados. Eles podem tentar imitar os padrões que veem nos dados de treinamento. Existem diferentes tipos de modelos generativos:

1. Modelos de Variáveis Latentes: Envolvem variáveis ocultas que ajudam a explicar as relações nos dados.
2. Modelos Autoregressivos: Produzem a saída prevendo uma parte da sequência de cada vez, com base em saídas anteriores.
3. Modelos de Difusão: Funcionam introduzindo ruído nos dados e depois aprendendo como reverter esse processo para gerar novos dados.
4. Modelos Baseados em Energia: Esses modelos definem uma função de energia que ajuda a mapear a distribuição dos dados.

#Modelos Generativos de Comportamento

Modelos generativos também podem ser aplicados para entender como os agentes se comportam em seus ambientes. Ao treinar em um conjunto de dados contendo ações diversas, modelos de fundação podem aprender a prever quais ações um agente pode tomar em situações semelhantes. Esses modelos podem servir como base para agentes de tomada de decisão.

#Agentes Generalistas Treinados em Grandes Conjuntos de Dados

Outra vantagem da modelagem generativa é que ela permite escalabilidade. Mesmo que as tarefas sejam únicas, muitos comportamentos podem ser semelhantes. Agentes treinados dessa maneira podem trabalhar de forma eficaz em várias tarefas e domínios, mostrando aprendizado melhorado e execução de tarefas.

#Aprendizado Online em Grande Escala

Modelos de aprendizado online permitem que agentes aprendam em tempo real enquanto interagem com ambientes. Isso pode ser visto no treinamento de modelos para jogar jogos onde eles podem praticar e melhorar rapidamente suas habilidades. Usar plataformas que permitem jogos online facilita a coleta de dados sobre comportamentos e resultados diversos.

#Modelos Generativos de Exploração e Autoaperfeiçoamento

Modelos generativos também podem apoiar processos como exploração e autoaperfeiçoamento. Ao usar dados que capturam comportamentos exploratórios, os modelos podem aprender a agir de forma mais eficaz em novas situações.

#Modelos de Fundação como Aprendizes de Representação

Modelos de fundação podem ajudar a extrair informações valiosas de conjuntos de dados diversos. Eles também podem apoiar o aprendizado específico de tarefas para ajudar nos processos de tomada de decisão.

#Aprendendo Representações para Tomada de Decisão Sequencial

Esses modelos podem ser usados para criar representações que ajudam os agentes a entender melhor seus ambientes e tomar decisões mais informadas. Isso pode levar a um desempenho melhor em várias tarefas.

#Grandes Modelos de Linguagem como Agentes e Ambientes

A parte final analisa como grandes modelos de linguagem podem atuar tanto como agentes quanto como ambientes. Eles possibilitam interações com humanos e outras ferramentas, o que pode ampliar o alcance de aplicações, desde conversas até recuperação de informações.

#Interagindo com Humanos

Modelos de linguagem podem participar de diálogos significativos com usuários, atuando como agentes em conversas. Através de melhorias iterativas baseadas no feedback dos usuários, esses modelos podem ser ajustados para fornecer respostas mais precisas e úteis.

#Interagindo com Ferramentas

Modelos de linguagem também podem aprender a usar ferramentas externas, como motores de busca ou calculadoras. Essas ferramentas podem fornecer feedback, aprimorando a capacidade do agente de realizar tarefas de maneira eficaz.

#Modelos de Linguagem como Ambientes

Modelos de linguagem também podem ser vistos como ambientes onde os usuários podem interagir através de prompts. Essa interação pode ajudar a alcançar objetivos específicos, seja por meio de diálogos ou conclusão de tarefas.

#Problemas Abertos, Desafios e Oportunidades

Embora a integração de modelos de fundação na tomada de decisão tenha um grande potencial, ela traz desafios. Um grande problema é a diferença nos tipos de dados usados para treinar esses modelos e os dados necessários para tarefas de tomada de decisão. Superar essa lacuna é crucial para aplicar modelos de fundação de forma eficaz.

#Melhorando a Lacuna de Dados

Uma maneira de abordar esse desafio é coletar mais dados que combinem informações de conjuntos de dados amplos e dados específicos de tarefas. Existem vários conjuntos de dados existentes que podem apoiar a pesquisa nessa área.

#Estruturando Ambientes e Tarefas

Outro desafio é como estruturar diferentes ambientes e tarefas para que modelos de fundação possam trabalhar juntos de forma eficaz. Isso inclui criar representações universais de diferentes estados e ações.

#Aprimorando o Conhecimento dos Modelos de Fundação

Melhorar como os modelos de fundação entendem e interagem com o mundo real é essencial para avançar suas capacidades. Isso inclui ancorar modelos em conhecimentos do mundo real e usá-los em aplicações práticas.

#Conclusão

Modelos de fundação mostraram um grande potencial em imitar a inteligência humana em várias tarefas. Conectando esses modelos com processos de tomada de decisão, podemos melhorar sua eficácia e adaptabilidade em diferentes situações. Com pesquisas em andamento abordando os desafios existentes, o futuro promete desenvolver agentes ainda mais sofisticados capazes de realizar tarefas complexas.