Большие Модели Действий: От Концепции к Реализации

По мере того как ИИ продолжает развиваться, возрастает потребность в системах, которые выходят за рамки языковой помощи и переходят к интеллектуальным агентам, способным выполнять действия в реальном мире. Эта эволюция требует перехода от традиционных больших языковых моделей (LLM), которые отлично справляются с генерацией текстовых ответов, к большим моделям действий (LAM), разработанным для генерации и выполнения действий в динамических средах. Обеспеченные агентными системами, LAM имеют потенциал преобразовать ИИ из пассивного языкового понимания в активное выполнение задач, что отмечает значимый этап в прогрессе к искусственному общему интеллекту. В этой статье мы представляем обширную структуру для разработки LAM, предлагая систематический подход к их созданию, от замысла до развертывания. Мы начинаем с обзора LAM, подчеркивая их уникальные характеристики и обозначая их отличия от LLM. Используя основанного на операционной системе Windows агента в качестве примера, мы предоставляем подробное пошаговое руководство по ключевым этапам разработки LAM, включая сбор данных, обучение модели, интеграцию среды, основание и оценку. Этот обобщаемый рабочий процесс может служить основой для создания функциональных LAM в различных областях применения. Мы завершаем, определяя текущие ограничения LAM и обсуждая направления для будущих исследований и промышленного развертывания, подчеркивая вызовы и возможности, которые ждут впереди в реализации полного потенциала LAM в реальных приложениях. Код для процесса сбора данных, использованный в этой статье, доступен публично по адресу: https://github.com/microsoft/UFO/tree/main/dataflow, а обширная документация доступна по адресу https://microsoft.github.io/UFO/dataflow/overview/.