Agent Q: Bước đột phá trong lĩnh vực điều hướng web tự động

Agent Q: Bước đột phá trong lĩnh vực điều hướng web tự động

Giới thiệu

Mặc dù các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) như LLaMa 3 đã đạt được những tiến bộ đáng kể trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, nhưng chúng vẫn gặp phải những thách thức đáng kể trong các tác vụ yêu cầu khả năng lập luận nhiều bước và ra quyết định trong môi trường tương tác động. Các phương pháp huấn luyện truyền thống, vốn phụ thuộc nhiều vào tập dữ liệu tĩnh, thường không đủ để chuẩn bị cho các mô hình này cho các ứng dụng trong thế giới thực, đặc biệt là trong điều hướng web - nơi mà khả năng thích ứng và lập luận phức tạp là tối quan trọng.

Nhằm giải quyết những thách thức này, các nhà nghiên cứu tại MultiOn đã giới thiệu Agent Q - một tác nhân web tự động đột phá được xây dựng dựa trên nền tảng của LLaMa 3. Agent Q kết hợp các kỹ thuật tìm kiếm nâng cao, tự phê bình và học tăng cường, cách mạng hóa cách thức LLM điều hướng và tương tác với web. Bằng cách vượt qua ranh giới của các tác nhân tự động, Agent Q thiết lập một tiêu chuẩn mới cho các ứng dụng AI trong thế giới thực.

Hạn chế của các phương pháp huấn luyện truyền thống

Các phương pháp tiếp cận truyền thống để huấn luyện LLM cho các tác vụ động thường liên quan đến việc tinh chỉnh có giám sát trên các tập dữ liệu được quản lý. Mặc dù hiệu quả trong các tình huống được kiểm soát, các phương pháp này thường không đạt được hiệu quả tối ưu trong các môi trường phức tạp đòi hỏi khả năng lập luận nhiều bước và học tập thích ứng. Vấn đề chính nằm ở xu hướng tạo ra kết quả không tối ưu do lỗi tích lũy và khả năng khám phá hạn chế.

Agent Q: Giải pháp đột phá

Agent Q là một framework tiên tiến được thiết kế để vượt qua những thách thức này bằng cách tích hợp các kỹ thuật tìm kiếm nâng cao, cơ chế tự phê bình và học tăng cường. Không giống như các phương pháp thông thường phụ thuộc nhiều vào việc tinh chỉnh có giám sát, Agent Q sử dụng kết hợp Tìm kiếm Cây Monte Carlo có hướng dẫn (MCTS) và biến thể ngoài chính sách của thuật toán Tối ưu hóa Sở thích Trực tiếp (DPO). Cách tiếp cận này cho phép các tác nhân LLM học hỏi từ cả quỹ đạo thành công và không thành công, cải thiện đáng kể khả năng khái quát hóa của chúng trong các tác vụ lập luận nhiều bước phức tạp.

Kiến trúc của Agent Q

Kiến trúc sáng tạo của Agent Q bao gồm một số thành phần chính giúp nâng cao hiệu suất của nó trong môi trường tương tác:

• MCTS có hướng dẫn đóng một vai trò quan trọng bằng cách tự động khám phá các hành động và trang web khác nhau, cân bằng hiệu quả giữa khám phá và khai thác. Kỹ thuật này tạo ra các quỹ đạo đa dạng và tối ưu cần thiết cho việc đào tạo các tác nhân mạnh mẽ.
• Cơ chế tự phê bình cung cấp phản hồi theo thời gian thực ở mỗi bước ra quyết định, cho phép tác nhân tinh chỉnh quy trình lập luận của mình. Vòng phản hồi này đặc biệt quan trọng đối với các tác vụ dài hạn, nơi phần thưởng thưa thớt có thể cản trở việc học.
• Thuật toán DPO tinh chỉnh mô hình bằng cách xây dựng các cặp sở thích từ dữ liệu được tạo ra trong MCTS, cho phép tác nhân học hỏi hiệu quả từ cả hành động thành công và không tối ưu.

Kết quả ấn tượng

Kết quả của việc áp dụng Agent Q trong các tình huống thực tế là vô cùng ấn tượng. Trong một loạt các thử nghiệm đặt chỗ trên OpenTable, Agent Q đã cải thiện hiệu suất zero-shot cơ sở của LLaMa 3 từ 18,6% lên mức đáng kinh ngạc là 81,7% chỉ sau một ngày thu thập dữ liệu tự động. Với việc tìm kiếm trực tuyến thêm, tỷ lệ thành công này đã tăng lên 95,4%, đại diện cho mức cải thiện 340%. Những kết quả ấn tượng này nêu bật khả năng tự cải thiện và thích ứng của Agent Q, thiết lập một tiêu chuẩn mới cho các tác nhân web tự động.

Kết luận

Agent Q đại diện cho một bước tiến vĩ đại trong việc phát triển các tác nhân web tự động. Bằng cách giải quyết các hạn chế của phương pháp huấn luyện LLM truyền thống, Agent Q giới thiệu một framework mới kết hợp các kỹ thuật tìm kiếm nâng cao, tự phê bình AI và học tăng cường. Cách tiếp cận này nâng cao khả năng ra quyết định của tác nhân và cho phép nó liên tục cải thiện trong môi trường động, thực tế. Với hiệu suất ấn tượng và tiềm năng phát triển hơn nữa, Agent Q thiết lập một tiêu chuẩn mới cho những gì có thể đạt được trong điều hướng web tự động, mở đường cho các tác nhân AI thông minh và thích ứng hơn.