Xitoylik olimlarning yangi tadqiqoti sunʼiy intellekt (SI) agentlarini o‘qitishda inqilobiy yondashuvni taklif qilmoqda. Unga ko‘ra, katta til modellariga (KTM) murakkab avtonom vazifalarni o‘rgatish uchun ulkan maʼlumotlar to‘plami shart emas. Tadqiqotchilarning isbotlashicha, agentlarning samaradorligi maʼlumotlar miqdoriga emas, balki yuqori sifatli misollarni puxta tanlashga bog‘liq.
Anʼanaviy yondashuvga ko‘ra, SI agentlaridan talab qilinadigan intellekt darajasi qanchalik yuqori bo‘lsa, o‘qitish uchun shunchalik ko‘p maʼlumot kerak, deb hisoblanardi. Biroq bu usul o‘qitish jarayonini haddan tashqari murakkablashtirib, katta xarajatlarga sabab bo‘ladi, ayniqsa, maʼlumotlar cheklangan yoki ularni to‘plash qimmatga tushadigan sohalarda jiddiy to‘siqlarni yuzaga keltiradi.
So‘nggi ishlanmalar bu qarashni inkor etmoqda. Masalan, 2023 yildagi tadqiqotlardan birida atigi 1000 ta ehtiyotkorlik bilan tanlangan misolda o‘qitilgan model ham yuqori samaradorlik ko‘rsata olishi aniqlangan edi. Xitoylik olimlar ishlab chiqqan LIMI (Less Is More for Intelligent Agency — “intellektual agentlar uchun kamroq ko‘proq demakdir”) tizimi ham aynan shu tamoyilga asoslanadi. Tajriba davomida ular atigi 78 ta misoldan iborat kichik, ammo puxta tanlangan maʼlumotlar to‘plami orqali minglab namunalarda o‘qitilgan modellardan ham samaraliroq KTM yaratishga muvaffaq bo‘lishdi.
Tizimning asosi — agent vazifalari uchun yuqori sifatli namunalar to‘plovchi konveyerdan iborat. Har bir misol ikki qismga bo‘lingan: so‘rov (foydalanuvchining tabiiy tildagi talabi, masalan, dastur yaratish) va trayektoriya (SIning ushbu so‘rovni bajarishdagi qadamma-qadam harakatlari). Trayektoriya ichki mulohazalar, tashqi vositalardan foydalanish va muhitni kuzatish kabi bosqichlarni o‘z ichiga oladi. Tadqiqotchilarning so‘zlariga ko‘ra, bu yondashuv modellarga nafaqat muvaffaqiyatli natijalardan, balki muammoni hal qilish jarayonidan — strategiyani o‘zgartirish, hamkorlikda ishlash va xatolardan so‘ng tiklanish kabi jihatlardan ham saboq olish imkonini beradi.
Bundan tashqari, xitoylik muhandislar ishlab chiqqan yangi MEMP texnologiyasi KTM agentlariga dinamik xotira qo‘shish imkonini berdi. “Protseduraviy xotira” deb nomlangan bu xususiyat, insonlar amaliyot orqali o‘rgangani kabi, tajriba ortgani sari doimiy yangilanib boradi. Bu esa o‘z navbatida agentlarning murakkab masalalarni hal qilishdagi samaradorligini yana-da oshiradi.
Mualliflarning fikricha, bu usullar maʼlumotlar yetishmaydigan yoki ularni to‘plash juda qimmat bo‘lgan sohalarda SI ilovalarini yaratishda ayniqsa qo‘l keladi.