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
Где искать миллионы индейцев, погибших от оспы: новая теория может шокировать
Ученые доказали: могилы не пропали, их никто даже не копал. Но почему так произошло?...
Защитника замка словно пропустили через мясорубку: ученые воссоздали действие супероружия XIV века
Почему историки говорят, что это было даже не война, а технологическое шоу?...
Личность пророка Моисея, возможно, раскрыта: следы ведут к легендарной царице Египта
По словам историков, новое исследование собрало максимальное количество возможных доказательств...
Маяки на «космических батарейках»: почему советское наследие оказалось очень опасным?
Когда-то отечественные инженеры отлично справились со своей задачей, но за все в этой жизни нужно платить...
Марсианский детектив: аппарат разбил лазером камни на Красной планете и нашел внутри драгоценности
Почему ученые назвали это открытие огромным прорывом в планетологии?...
Удивительная суперспособность помогла человечеству пережить последний ледниковый период
Ученые говорят: древние люди даже не дрожали от холода. Но как это у них получалось?...
Разрушен миф о глупой птице-великане: что нашли ученые в черепе додо с Маврикия?
Сейчас наука считает: нелетающий голубь весом 15 килограмм был незаслуженно оболган. На самом деле, он был совсем другим...
Жизнь на Венере или хитрая афера: кому в 2020 году понадобилось запускать ракету на соседнюю планету?
Самое поразительное в этой истории то, что главный вопрос в ней так и остался открытым...
Проект A119: как Америка хотела бороться за мир во всем мире... ядерной бомбардировкой Луны
Почему же эта сверхамбициозная программа в итоге была отменена и что напугало в ней американских генералов?...
На первом месте из 500: названы самые опасные в плане радиации профессии
С виду безобидные и престижные специальности оказались опаснее работы рядом с реактором или рентгеновским аппаратом...
Небо зеленого цвета: почему ученые считали народы Севера «цветовыми инвалидами»?
И как так вышло, что сейчас у северян с цветовосприимчивостью все замечательно?...