Rabbit Inc.のLarge Action Model（LAM）についての調査報告

導入

Large Action Modelsについての包括的で有益な情報

RabbitのNeuro-Symbolicアプローチと彼らの新しいデバイス「R1」について

RabbitのCEOであるJesse Lyuによる情報

rabbit OSについて

Rabbit Inc.のLarge Action Model（LAM）について

• 大規模な言語モデルが「エージェント」として拡張される新しいトレンドが現れており、これにより、生成的AIは受動的なツールから、リアルタイムで作業を行う能動的なパートナーに昇華されます。
• LAMsは個人や組織にとって非常に大きな可能性を秘めており、個人の生活や仕事にどのように応用され、今後どのように進化していくかを想像することが重要です。
• LAMsは柔軟性を持ち、状況に適応する能力が求められます。また、信頼性や安全性も重要な要素であり、人間が常にコントロールできるように設計されるべきです。

Large Action Models vs Large Language Models: AIの未来

• Large Language Models（LLMs）は人間の言語を理解し、解釈し、驚くほど一貫した文脈で生成するように設計されたAIモデルです。LLMsは今日私たちが使っている最も革新的なツールの背後にあり、メールの作成、創造的なコンテンツの生成、さらにはコーディングにも役立っています。
• Large Action Models（LAMs）はAIにおける新しい概念であり、同様に革新的なものです。LAMsは言語生成や理解を超えたものです。それは行動を起こし、意思決定を行い、プロセスを自動化することに関わります。LAMsは特定の目標を達成するために独立してタスクを実行する「エージェント」として機能することを目指しています。これは…

Rabbit R1の概要と機能

Rabbit R1の発表

Rabbitのデモ

Midjourneyを使用した画像の生成

AirBnBでの部屋の予約

Rabbitが「Teach Mode」を実装する方法

階層的アプローチを使用しているか？

Rabbitが複数のモデルを使用しているか？

オープンソースのWeb自動化ソフトウェアを使用しているか？

不足しているパラメータ、バリエーション、エラーの処理方法

Rabbitの主張について

最終的な考え

LAMの仕組みと特徴に関する要約

Large Action Models (LAMs)

Morning — Instruction Comprehension:

Midday — Contextual Understanding:

Afternoon — Action Synthesis:

Late Afternoon — Environmental Adaptation:

Dusk — Feedback Integration:

Evening — Output Generation:

SydNay’s Journal Reflection:

Overview:

Key Features:

• Dynamic Action Execution: LAMsは、言語に基づく指示を具体的な行動に変換することで、現実世界の応用に不可欠です。
• Integrated System Collaboration: LLMsや他のAIモデルとシームレスに連携し、デジタルまたは物理的環境で指示を解釈し、効果的に実施します。

Pros:

• Versatile and Adaptive: LAMsは、さまざまな文脈やフィードバックに適応する能力があり、複雑なシナリオに適しています。
• Innovative Solution Providers: 彼らは自律的に解決策を提案し、しばしば人間の介入の必要性を減らします。

Cons:

• Implementation Challenges: LAMsを既存のシステムに統合する複雑さは、重要な障壁となることがあります。
• Technological Limitations: 彼らの能力は現行のテクノロジーとAI開発の制約によって現在制限されています。

Examples in Action:

• Autonomous Systems: LAMsは、自動運転車両、ドローン、および他の自律システムの操作を推進し、AIの解釈に基づいてリアルタイムの意思決定を行います。
• Strategic Business Decisions: 企業環境では、LAMsはデータを分析してビジネス戦略を提案し、高度な意思決定を支援します。
• Advanced Research: 彼らは科学的研究で実験を自律的に設計し、複雑なデータを解釈し、効率と効果を高めます。
• Personalized Virtual Assistance: LAMsは、個人のスケジュールを管理し、日常業務を自動化するなど、洗練された行動指向の支援を提供します。

Future Potential:

Rabbit Inc.のLarge Action Model（LAM）について

Large Language Models（GenAI）を使用した「次のベストアクション」ソリューションの構築

• 顧客は小売業界のもので、B-2-Cビジネスに焦点を当てています。
• 顧客からの3つの主要な要求があります。
  • まず、苦情、欠陥ログ、出荷の遅延などがあります。その場合、システムは直接払い戻しチケットを発行するようにユーザーを案内する必要があります。
  • 次に、顧客が新しいプロセス/製品などについて尋ねたり問い合わせたりする場合、次のベストアクションは情報を提供し、次に何をすべきかを提案することです。
  • また、既存の状態/注文の更新などのサポートを求める場合、システムは注文を調査し、顧客の履歴に基づいて新しいフォローアップを提案する必要があります。
• 「次のベストアクション」の他の類似した使用方法もあります。目標は、スケーリングおよび簡単な調整が可能な技術ソリューションを提供することです。

• ソリューションは、以前に書いた他のブログを参照しています。詳細は以下をご確認ください：
  • 参照ブログ

ニューラル機械翻訳の大規模アクションスペースにおける強化学習

• NMTにおけるRLによる利益の大部分は、事前トレーニングで既にかなり高い確率を得たトークンを促進することによるものです。
• 大規模なアクションスペースは、RLの効果を阻害する主な障害であり、語彙のサイズを減らすことでRLの効果が向上します。
• 語彙を変更せずにアクションスペースの次元を効果的に減らすことも、BLEU、意味的類似性、および人間の評価によって評価された notable improvement をもたらします。
• 類似したアクションに一般化するレイヤーでネットワークの最終的な完全に接続されたレイヤーを初期化することで、RLのパフォーマンスが実質的に向上します：平均1.5 BLEU ポイント。

機械翻訳におけるRL

• 非微分可能なシグナルを組み込む能力、露出バイアスに対処する能力、およびシーケンスレベルの制約を導入する能力のために、RLはテキスト生成（TG）で使用されます。
• RLは広範な理論的および経験的な文献に基づいており、その魅力を高めています。
• RLの利益の一部はアーティファクトによるものであり、MTにおけるRLの実践は、MLEパラメータが既に正しい翻訳を生み出すことに近い場合にのみパフォーマンスを向上させる可能性があります。

語彙サイズの削減

• 小さなターゲット語彙を使用したRLトレーニングは、大きなターゲット語彙を使用したRLトレーニングよりも約1 BLEU ポイント多くを達成します。
• RLトレーニングは観察された改善に貢献し、小さなターゲット語彙を使用したRLは、大きなターゲット語彙を使用したRLよりも事前トレーニングされたMLEモデルに対して1ポイント以上の利益を得ます。
• 小さなターゲット語彙を使用したRLトレーニングによる確率のシフトは、大きなターゲット語彙を使用したRLトレーニングによるシフトの2倍以上です。