Среды обучения с подкреплением: как ИИ-агенты осваивают реальную работу | Брендан Фуди, Mercor
Sequoia Capital
0:00 / 0:00
Среды обучения с подкреплением: как ИИ-агенты осваивают реальную работу | Брендан Фуди, Mercor
46 804 просмотра · 3 недели назад
Sequoia Capital
251 тыс. подписчиков
46 804 просмотра · 3 недели назад
Среды обучения с подкреплением стали самой обсуждаемой темой в области данных для обучения ИИ. Но что же это такое на самом деле? На мероприятии Sequoia Capital «Own Your Intelligence» генеральный директор Mercor Брендан Фуди подробно рассматривает три компонента: миры (сообщения, документы и файлы реального проекта), приложения (высококачественные клоны таких инструментов, как Salesforce и Google Workspace) и задачи (подсказки в сочетании с верификаторами на основе рубрик). Он демонстрирует реальную юридическую среду, созданную юристами из ведущих фирм, и делится результатами после обучения, показывающими значительное улучшение результатов в задачах, специфичных для предметной области, при использовании скромных вычислительных мощностей.
Брендан также рассказывает о том, почему люди остаются важными для измерения прогресса, как Mercor оценивает данные, о переходе от краудсорсинговой разметки к средам, созданным экспертами, и о том, что нас ждет в будущем: задачи сверхдлительного горизонта и виртуальные коллеги. Он утверждает, что технологии, ранее доступные только передовым лабораториям, теперь достигают компаний, занимающихся разработкой приложений, и создаваемые ими наборы данных становятся их защитным барьером.
00:00 Введение
00:47 Краткая история рынка данных: от краудсорсинга до агентных данных
02:29 Что такое среда RL: миры, приложения, задачи
03:57 Почему только люди могут измерить границу
05:35 Создание верификаторов — сложная задача
06:44 Пошаговое руководство: реальная легальная среда RL
08:18 Таблицы лидеров — и как меняются открытые веса
09:45 Результаты постобучения на Apex Agents
11:17 Три способа, которыми компании покупают данные
12:49 Вопросы и ответы: Как вы оцениваете данные?
14:17 Вопросы и ответы: Что на самом деле означает «качество данных»
16:42 Вопросы и ответы: Недопонимание о синтетических данных
18:17 Вопросы и ответы: Почему среды RL сейчас — и что будет дальше
21:20 Вопросы и ответы: Можно ли масштабировать генерацию рубрик с помощью моделей?
23:00 Вопросы и ответы: Среды обучения с подкреплением для киберзащиты
25:33 Вопросы и ответы: Создавать данные собственными силами или с помощью партнеров?