
Новый российский алгоритм обучает ИИ вчетверо быстрее и на 40% качественнее
Лаборатория исследований искусственного интеллекта Tinkoff Research (TR) — это один из немногих исследовательских коллективов в РФ, которые справляются собственными силами, в рамках компании. На днях группа специалистов представила новый алгоритм для обучения ИИ-агентов. Метод назвали ReBRAC — это сокращение от англоязычного словосочетания, которое означает «пересмотренный актор-критик с контролируемым поведением».
Как утверждают в компании, новый алгоритм «натаскивает» ИИ в четыре раза быстрее и на 40% качественнее мировых аналогов. Тестировали схему обучения на виртуальных роботах.
В TR рассказали о работе над новой методикой, что после ревизии известных алгоритмов уделили в них внимание четырём компонентам, которых ранее оценивались как менее значительные. Речь о так называемых глубине нейронных сетей, регуляризации актора и критика, увеличении эффективного горизонта планирования и использовании нормализации слоев.
Если более простыми словами, то исследователи достигли успеха за счёт умножения слоёв нейросети, благодаря чему она эффективнее воспринимает закономерности в данных. А обучение активного компонента ИИ происходит таким образом, чтобы он не предпринимал нежелательных действий. Также была важна способность предоставлять более эффективную обратную связь. Что касается упомянутого планирования, то его горизонт позволяет модели балансировать между краткосрочными и долгосрочными аспектами задачи. А задействованная нормализация слоёв сделала процесс обучения нейросетей устойчивее.
Результаты российского исследования алгоритма презентовали на 37-й конференции NeurIPS–2023 в США, которая проходила с 10 по 16 декабря в Новом Орлеане. Из 13 тыс. научных статей рецензенты отобрали для форума по машинному обучению и нейровычислениям 3500 работ, в том числе четыре исследования TR.
Об авторитетности конференции NeurIPS говорит тот факт, что идея её возникла ещё в 1986-м. Проводимую теперь каждый декабрь NeurIPS создавали как дополнительное открытое междисциплинарное совещание для изучающих биологические и искусственные нейросети.
Кроме описанного выше метода ReBRAC, россияне из TR продемонстрировали на экспертном форуме две общедоступные библиотеки для офлайн-обучения в помощь специалистам по развитию ИИ.
Как утверждают в компании, новый алгоритм «натаскивает» ИИ в четыре раза быстрее и на 40% качественнее мировых аналогов. Тестировали схему обучения на виртуальных роботах.
В TR рассказали о работе над новой методикой, что после ревизии известных алгоритмов уделили в них внимание четырём компонентам, которых ранее оценивались как менее значительные. Речь о так называемых глубине нейронных сетей, регуляризации актора и критика, увеличении эффективного горизонта планирования и использовании нормализации слоев.
Если более простыми словами, то исследователи достигли успеха за счёт умножения слоёв нейросети, благодаря чему она эффективнее воспринимает закономерности в данных. А обучение активного компонента ИИ происходит таким образом, чтобы он не предпринимал нежелательных действий. Также была важна способность предоставлять более эффективную обратную связь. Что касается упомянутого планирования, то его горизонт позволяет модели балансировать между краткосрочными и долгосрочными аспектами задачи. А задействованная нормализация слоёв сделала процесс обучения нейросетей устойчивее.
Результаты российского исследования алгоритма презентовали на 37-й конференции NeurIPS–2023 в США, которая проходила с 10 по 16 декабря в Новом Орлеане. Из 13 тыс. научных статей рецензенты отобрали для форума по машинному обучению и нейровычислениям 3500 работ, в том числе четыре исследования TR.
Об авторитетности конференции NeurIPS говорит тот факт, что идея её возникла ещё в 1986-м. Проводимую теперь каждый декабрь NeurIPS создавали как дополнительное открытое междисциплинарное совещание для изучающих биологические и искусственные нейросети.
Кроме описанного выше метода ReBRAC, россияне из TR продемонстрировали на экспертном форуме две общедоступные библиотеки для офлайн-обучения в помощь специалистам по развитию ИИ.
- Дмитрий Ладыгин
- pixabay.com
Наши новостные каналы
Подписывайтесь и будьте в курсе свежих новостей и важнейших событиях дня.
Рекомендуем для вас

«Мусор» из глубин Барсучьего логова оказался ценнейшими артефактами таинственного индейского племени
Археологи говорят: в горах Герреро будет еще масса сенсационных открытий....

Ученые бьют тревогу: Мировой океан стремительно темнеет
Почему эти изменения опасны для всей планеты?...

Казнь «ведьмы» в средневековом Лондоне продолжалась... две недели
Мох, тростник и сломанные кости поведали один из самых жутких эпизодов в истории Британии....

Раскрыта тайна поразительной живучести чумной бактерии
Быть слабым, чтобы убивать больше — такого парадокса ученые и представить не могли....

США грозит «астероидная слепота»: NASA не будет видеть особо опасные объекты
Были надежды на новый телескоп, но их в буквальном смысле убил новый президент....

В лунных кратерах нашли «золота и бриллиантов» на триллион долларов
Западные эксперты с сожалением говорят, что открытые сокровища, скорее всего, достанутся России и Китаю....

Космический телескоп показал, как микроскопические камешки создали... один из самых раскаленных миров в Галактике
«Каменные» облака, «металлический» воздух — планета Тилос не устает поражать астрофизиков....

Еще полвека назад у ЦРУ уже был ядерный дрон, способный облететь вокруг Земли на одном заряде
Эксперты рассказали, что почему не взлетел сверхсекретный проект «Аквилайн», на десятилетия опередивший время....