कृत्रिम बुद्धिमत्ता (artificial intelligence) एजेंटों के आसपास प्रत्याशा वर्षों से बढ़ रही है, कई विशेषज्ञों ने भविष्यवाणी की है कि 2025 वह वर्ष होगा जब ये कार्य-विशिष्ट AI कार्यान्वयन, उन्नत बड़े भाषा और मल्टीमॉडल मॉडल (LLM) द्वारा संचालित, वास्तव में उड़ान भरेंगे। हालांकि, वास्तविकता यह है कि अधिकांश AI एजेंट प्रयोगात्मक सीमा में बने हुए हैं, जो अनुसंधान प्रयोगशालाओं से वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों में संक्रमण के लिए संघर्ष कर रहे हैं।
अब, नॉर्थवेस्टर्न यूनिवर्सिटी, माइक्रोसॉफ्ट, स्टैनफोर्ड और वाशिंगटन विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं के एक सहयोगी प्रयास में, जिसमें ज़िहान वांग नामक एक पूर्व डीपसीक शोधकर्ता भी शामिल हैं, ने RAGEN नामक एक नई प्रणाली पेश की है। इस नए ढांचे का उद्देश्य AI एजेंटों को प्रशिक्षित और मूल्यांकित करना है, जिससे वे व्यावहारिक, उद्यम-स्तर के उपयोग के लिए अधिक विश्वसनीय और लचीले बन सकें।
गणित या कोडिंग जैसी स्थिर समस्याओं पर केंद्रित पारंपरिक AI कार्यों के विपरीत, RAGEN बहु-मोड़, इंटरैक्टिव परिदृश्यों से निपटता है जहां एजेंटों को अनिश्चित वातावरण में अनुकूलन, सीखने और तर्क करने की आवश्यकता होती है। यह दृष्टिकोण AI विकसित करने के लिए महत्वपूर्ण है जो वास्तविक दुनिया की स्थितियों की जटिलताओं को संभाल सकता है।
RAGEN के केंद्र में एक कस्टम रीइन्फोर्समेंट लर्निंग (reinforcement learning) (RL) ढांचा है जिसे StarPO (स्टेट-थिंकिंग-एक्शन-रिवॉर्ड पॉलिसी ऑप्टिमाइजेशन) के रूप में जाना जाता है। यह प्रणाली पता लगाती है कि कैसे LLM अनुभव के माध्यम से सीख सकते हैं, न कि केवल याद रखने पर निर्भर रहें। StarPO पूरे निर्णय लेने की प्रक्रिया पर ध्यान केंद्रित करता है, न कि केवल व्यक्तिगत प्रतिक्रियाओं बल्कि बातचीत के पूरे प्रक्षेपवक्र पर विचार करता है।
StarPO दो अलग-अलग चरणों के माध्यम से संचालित होता है जो एक साथ काम करते हैं। पहला चरण, जिसे रोलआउट चरण कहा जाता है, में LLM तर्क द्वारा निर्देशित पूर्ण इंटरैक्शन अनुक्रम उत्पन्न करता है। दूसरा चरण, अपडेट चरण, सामान्यीकृत संचयी पुरस्कारों का उपयोग करके मॉडल को अनुकूलित करता है। यह संरचना मानक नीति अनुकूलन विधियों की तुलना में अधिक स्थिर और पारदर्शी सीखने का लूप बनाती है।
शोधकर्ताओं ने अलीबाबा के Qwen मॉडल के बारीक-ट्यून किए गए संस्करणों, विशेष रूप से Qwen 1.5 और Qwen 2.5 का उपयोग करके ढांचे को लागू और कड़ाई से परीक्षण किया। इन मॉडलों को उनके खुले वजन और निर्देशों का प्रभावी ढंग से पालन करने की क्षमता के लिए चुना गया था, जिसने विभिन्न प्रतीकात्मक कार्यों में पुनरुत्पादन और सुसंगत बेसलाइन तुलना की अनुमति दी।
“इको ट्रैप” पर काबू पाना: रीइन्फोर्समेंट लर्निंग और रीजनिंग लॉस
ज़िहान वांग ने व्यापक रूप से साझा किए गए एक्स थ्रेड में एक मुख्य चुनौती पर प्रकाश डाला: ‘आपका आरएल प्रशिक्षण हमेशा क्यों ढह जाता है?’ टीम के अनुसार, LLM एजेंट शुरू में अच्छी तरह से तर्क किए गए, प्रतीकात्मक प्रतिक्रियाएं उत्पन्न करते हैं। हालांकि, RL सिस्टम समय के साथ शॉर्टकट को पुरस्कृत करते हैं, जिससे दोहराव वाले व्यवहार होते हैं जो अंततः समग्र प्रदर्शन को कम करते हैं। इस घटना को वे ‘इको ट्रैप’ कहते हैं।
यह प्रतिगमन प्रतिक्रिया छोरों के कारण होता है जहां कुछ वाक्यांश या रणनीतियाँ शुरू में उच्च पुरस्कार देती हैं, जिससे उनका अति प्रयोग होता है और नए दृष्टिकोणों की खोज में बाधा आती है। वांग बताते हैं कि यह मात्रात्मक है, जिसमें मापने योग्य इनाम भिन्नता चट्टानें, ढाल स्पाइक्स और तर्क ट्रेस का गायब होना शामिल है।
इन व्यवहारों को नियंत्रित सेटिंग में जांचने के लिए, RAGEN तीन प्रतीकात्मक वातावरणों को नियोजित करता है:
- बैंडिट: यह एक एकल-मोड़, स्टोकेस्टिक कार्य है जो प्रतीकात्मक जोखिम-पुरस्कार तर्क का आकलन करता है।
- सोकोबन: एक बहु-मोड़, नियतात्मक पहेली जिसमें अपरिवर्तनीय निर्णय शामिल हैं।
- फ्रोजन लेक: यह एक स्टोकेस्टिक, बहु-मोड़ कार्य है जो अनुकूली योजना की मांग करता है।
प्रत्येक वातावरण को वास्तविक दुनिया के पूर्वाग्रहों को कम करने के लिए सावधानीपूर्वक डिज़ाइन किया गया है, इसके बजाय प्रशिक्षण के दौरान उभरने वाली निर्णय लेने की रणनीतियों पर ध्यान केंद्रित किया गया है।
उदाहरण के लिए, बैंडिट वातावरण में, एजेंटों को सूचित किया जाता है कि ‘ड्रैगन’ और ‘फीनिक्स’ हथियार विभिन्न इनाम वितरण का प्रतिनिधित्व करते हैं। सीधे संभावनाओं को प्रदान करने के बजाय, एजेंटों को प्रतीकात्मक रूप से तर्क करना चाहिए, परिणामों की भविष्यवाणी करने के लिए ‘ड्रैगन’ को ‘शक्ति’ और ‘फीनिक्स’ को ‘आशा’ के रूप में व्याख्या करना चाहिए। इस तरह की सेटअप मॉडल को व्याख्या करने योग्य, एनालॉगिकल तर्क उत्पन्न करने के लिए प्रोत्साहित करती है।
StarPO-S के साथ रीइन्फोर्समेंट लर्निंग को स्थिर करना
प्रशिक्षण पतन के मुद्दे को संबोधित करने के लिए, शोधकर्ताओं ने StarPO-S विकसित किया, जो मूल ढांचे का एक स्थिर संस्करण है। StarPO-S में तीन प्रमुख हस्तक्षेप शामिल हैं:
- अनिश्चितता-आधारित रोलआउट फ़िल्टरिंग: यह उन रोलआउट को प्राथमिकता देता है जहां एजेंट परिणाम के बारे में अनिश्चितता प्रदर्शित करता है।
- केएल पेनल्टी को हटाना: मॉडल को अपनी मूल नीति से अधिक स्वतंत्र रूप से विचलित होने और नए व्यवहारों का पता लगाने की अनुमति देना।
- असममित पीपीओ क्लिपिंग: यह कम इनाम वाले प्रक्षेपवक्रों की तुलना में उच्च इनाम वाले प्रक्षेपवक्रों को अधिक बढ़ाता है ताकि सीखने को बढ़ाया जा सके।
ये समायोजन प्रशिक्षण पतन में देरी करते हैं या समाप्त करते हैं, जिससे सभी तीन कार्यों में बेहतर प्रदर्शन होता है। वांग के अनुसार, ‘StarPO-S… सभी 3 कार्यों में काम करता है। पतन से राहत मिलती है। बेहतर इनाम।’
RL प्रशिक्षण की सफलता न केवल वास्तुकला पर निर्भर करती है, बल्कि एजेंटों द्वारा उत्पन्न डेटा की गुणवत्ता पर भी निर्भर करती है। टीम ने तीन महत्वपूर्ण आयामों की पहचान की जो प्रशिक्षण को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित करते हैं:
- कार्य विविधता: मॉडल को प्रारंभिक परिदृश्यों की एक विस्तृत श्रृंखला के संपर्क में लाने से सामान्यीकरण बढ़ता है।
- इंटरैक्शन ग्रैन्युलैरिटी: प्रति मोड़ कई क्रियाओं की अनुमति देने से अधिक सार्थक योजना सक्षम होती है।
- रोलआउट ताजगी: प्रशिक्षण डेटा को वर्तमान मॉडल नीति के साथ संरेखित रखने से अप्रचलित सीखने के संकेतों से बचा जाता है।
साथ में, ये कारक अधिक स्थिर और प्रभावी प्रशिक्षण प्रक्रिया में योगदान करते हैं।
एजेंट विचार प्रक्रियाओं का अनावरण
गिटहब पर शोधकर्ताओं द्वारा बनाई गई एक इंटरैक्टिव डेमो साइट एजेंट रोलआउट को पूर्ण संवाद मोड़ों के रूप में नेत्रहीन रूप से दर्शाती है, न केवल उठाए गए कार्यों को बल्कि उनके पीछे की चरण-दर-चरण विचार प्रक्रिया को भी दर्शाती है।
उदाहरण के लिए, गणित की समस्या को हल करते समय, एक एजेंट ‘सोच’ सकता है कि ‘x = 5’ जैसा उत्तर प्रस्तुत करने से पहले एक चर को अलग किया जाए। ये मध्यवर्ती विचार दिखाई देते हैं और पता लगाने योग्य होते हैं, जिससे एजेंट निर्णय कैसे लेते हैं, इसमें पारदर्शिता मिलती है।
हालांकि स्पष्ट तर्क बैंडिट जैसे सरल, एकल-मोड़ कार्यों में प्रदर्शन को बेहतर बनाता है, लेकिन यह बहु-मोड़ प्रशिक्षण के दौरान खराब हो जाता है। संरचित संकेतों और टोकन का उपयोग करने के बावजूद, तर्क ट्रेस अक्सर सिकुड़ जाते हैं या गायब हो जातेहैं जब तक कि स्पष्ट रूप से पुरस्कृत न किया जाए।
यह पारंपरिक इनाम डिजाइन में एक सीमा को उजागर करता है: कार्य पूरा करने पर ध्यान केंद्रित करने से प्रक्रिया की गुणवत्ता की अनदेखी हो सकती है। टीम ने बेहतर संरचित तर्क को प्रोत्साहित करने के लिए प्रारूप-आधारित दंडों के साथ प्रयोग किया, लेकिन स्वीकार करती है कि अधिक परिष्कृत इनाम आकार देने की संभावना आवश्यक है।
AI एजेंट विकास के लिए ओपन-सोर्स उपकरण
RAGEN, अपने StarPO और StarPO-S फ्रेमवर्क के साथ, अब एक ओपन-सोर्स प्रोजेक्ट के रूप में उपलब्ध है। यह उन लोगों के लिए एक मूल्यवान नींव प्रदान करता है जो AI एजेंटों को विकसित करने में रुचि रखते हैं जो न केवल कार्यों को पूरा करते हैं बल्कि सोचते हैं, योजना बनाते हैं और विकसित होते हैं।
जैसे-जैसे AI अधिक स्वायत्तता की ओर बढ़ रहा है, RAGEN जैसी परियोजनाएं इस बात पर प्रकाश डालती हैं कि उन मॉडलों को प्रशिक्षित करने में क्या लगता है जो डेटा और अपने स्वयं के कार्यों के परिणामों दोनों से सीखते हैं।
वास्तविक दुनिया के कार्यान्वयन के लिए प्रमुख प्रश्न
जबकि RAGEN पेपर एक विस्तृत तकनीकी ढांचा प्रदान करता है, उद्यम वातावरण में इसके अनुप्रयोग पर विचार करने वालों के लिए कई व्यावहारिक प्रश्न बने हुए हैं। उदाहरण के लिए, RAGEN का दृष्टिकोण इन शैलीबद्ध, प्रतीकात्मक कार्यों से आगे कैसे अनुवाद करता है? क्या कंपनियों को चालान प्रसंस्करण या ग्राहक सहायता जैसे वर्कफ़्लो में इस प्रणाली का उपयोग करने के लिए पूरी तरह से नए वातावरण और इनाम फ़ंक्शन बनाने की आवश्यकता होगी?
एक और महत्वपूर्ण विचार स्केलेबिलिटी है। StarPO-S द्वारा पेश किए गए सुधारों के साथ भी, पेपर स्वीकार करता है कि प्रशिक्षण अभी भी लंबी अवधि में ढह सकता है। यह सवाल उठता है कि क्या खुले या लगातार विकसित होने वाले कार्य अनुक्रमों पर तर्क को बनाए रखने के लिए एक सैद्धांतिक या व्यावहारिक मार्ग है।
RAGEN अधिक स्वायत्त, तर्क-सक्षम AI एजेंटों को बनाने की दिशा में एक महत्वपूर्ण कदम का प्रतिनिधित्व करता है, जो भविष्य के विकास के लिए एक वैचारिक ढांचा पेश करने के लिए मात्र तकनीकी योगदान से परे है। चाहे वह उद्यम AI टूलकिट का एक मानक घटक बन जाए या नहीं, यह देखा जाना बाकी है, लेकिन एजेंट सीखने की गतिशीलता में इसकी अंतर्दृष्टि LLM प्रशिक्षण के भविष्य को पहले से ही आकार दे रही है।
यह उपन्यास विधि विश्वसनीय और अनुकूलनीय AI एजेंटों की महत्वपूर्ण आवश्यकता को संबोधित करती है, जो वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों के लिए एक आशाजनक मार्ग प्रदान करती है। अनुभव के माध्यम से सीखने और निर्णय लेने की प्रक्षेपवक्रों को अनुकूलित करने पर ध्यान केंद्रित करके, RAGEN सैद्धांतिक मॉडलों और व्यावहारिक कार्यान्वयन के बीच की खाई को पाटने में मदद करता है। ढांचे की ओपन-सोर्स उपलब्धता क्षेत्र में नवाचार को और तेज करती है, शोधकर्ताओं और डेवलपर्स को अपनी नींव पर निर्माण करने और AI एजेंट प्रौद्योगिकी में नई सीमाओं का पता लगाने के लिए सशक्त बनाती है।
RAGEN के प्रमुख घटक
RAGEN को सफल बनाने के लिए कई प्रमुख घटकों का एक साथ काम करना आवश्यक है। इन घटकों में शामिल हैं:
- वातावरण: एक सिमुलेशन या वास्तविक दुनिया का वातावरण जिसमें AI एजेंट बातचीत करता है। इस वातावरण को चुनौती देने वाला और प्रासंगिक होना चाहिए ताकि एजेंट को प्रभावी ढंग से सीखने की अनुमति मिल सके।
- एजेंट: एक AI मॉडल जिसे विशिष्ट कार्यों को करने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है। एजेंट को पर्यावरण को समझने, निर्णय लेने और क्रियाएं करने में सक्षम होना चाहिए।
- इनाम फ़ंक्शन: एक फ़ंक्शन जो एजेंट को उसकी क्रियाओं के लिए पुरस्कृत या दंडित करता है। इनाम फ़ंक्शन को एजेंट को वांछित व्यवहार सीखने के लिए प्रोत्साहित करने के लिए डिज़ाइन किया जाना चाहिए।
- प्रशिक्षण एल्गोरिथ्म: एक एल्गोरिथ्म जिसका उपयोग एजेंट को प्रशिक्षित करने के लिए किया जाता है। प्रशिक्षण एल्गोरिथ्म को एजेंट को पर्यावरण के साथ बातचीत करके सीखने और समय के साथ अपने प्रदर्शन में सुधार करने की अनुमति देनी चाहिए।
RAGEN के संभावित अनुप्रयोग
RAGEN में विभिन्न प्रकार के अनुप्रयोगों में उपयोग किए जाने की क्षमता है, जिनमें शामिल हैं:
- स्वचालन: कार्यों को स्वचालित करने के लिए AI एजेंटों का उपयोग करना, जैसे कि ग्राहक सेवा, डेटा प्रविष्टि और वित्तीय विश्लेषण।
- निर्णय लेना: बेहतर निर्णय लेने के लिए AI एजेंटों का उपयोग करना, जैसे कि वित्तीय निवेश, चिकित्सा निदान और जोखिम प्रबंधन।
- खोज: नई खोज करने के लिए AI एजेंटों का उपयोग करना, जैसे कि नए दवाएं, नए सामग्री और नए वैज्ञानिक सिद्धांत।
- मनोरंजन: मनोरंजक अनुभव बनाने के लिए AI एजेंटों का उपयोग करना, जैसे कि वीडियो गेम, फिल्में और संगीत।
RAGEN के लाभ
RAGEN के कई लाभ हैं, जिनमें शामिल हैं:
- विश्वसनीयता: RAGEN AI एजेंटों को अधिक विश्वसनीय और अनुमानित बनाने में मदद करता है।
- लचीलापन: RAGEN AI एजेंटों को नए वातावरण और कार्यों के लिए अधिक अनुकूल बनाने में मदद करता है।
- दक्षता: RAGEN AI एजेंटों को कार्यों को अधिक कुशलता से और प्रभावी ढंग से करने में मदद करता है।
- सुरक्षा: RAGEN AI एजेंटों को अधिक सुरक्षित और जोखिम मुक्त बनाने में मदद करता है।
RAGEN की चुनौतियां
RAGEN की कुछ चुनौतियां भी हैं, जिनमें शामिल हैं:
- जटिलता: RAGEN एक जटिल प्रणाली है जिसे स्थापित करना और बनाए रखना मुश्किल हो सकता है।
- लागत: RAGEN को लागू करना महंगा हो सकता है।
- डेटा: RAGEN को बड़ी मात्रा में डेटा की आवश्यकता होती है।
- नैतिकता: AI एजेंटों के उपयोग से संबंधित नैतिक चिंताएं हैं।
निष्कर्ष
RAGEN AI एजेंटों को प्रशिक्षित और मूल्यांकित करने के लिए एक आशाजनक नया ढांचा है। यह वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों के लिए अधिक विश्वसनीय और लचीले AI एजेंटों को बनाने में मदद कर सकता है। हालांकि, RAGEN की कुछ चुनौतियां भी हैं जिन पर विचार करने की आवश्यकता है। कुल मिलाकर, RAGEN AI के क्षेत्र में एक महत्वपूर्ण कदम आगे है।