行动大模型框架 —— 微软新发布的大型动作模型开发平台

大型动作模型指的是什么

微软开发的大型操作模型框架——Large Action Models（LAMs），是一种能够实施现实世界动作的人工智能系统，其功能超越了传统LLMs（大型语言模型）仅限于文本生成的能力。LAMs具备解析用户需求，并在实际物理及数字环境中自主执行复杂任务的功能。通过整合数据获取、模型训练、环境互动和效果评估等步骤，LAMs将对语言的理解转化为实际行动力，推动人工智能朝着增强人类能力并实现真正自动化迈进了一大步。此框架被认为是迈向人工通用智能（AGI）目标的关键步伐之一。

大型行动模型的核心作用

• 解析用户的潜在目的能够精准解析用户通过自然语言、语音或图像等多种渠道传达的意图，并将其转变为具体的实施策略与操作流程。
• 生成行列把用户的目的是转换成明确的操作指示，涵盖图形用户界面（GUI）的操控、API的触发以及机器人的实体动作等。
• 动态调整与适配把复杂的作业拆分成若干个小任务，并依据周围环境的变动灵活地修改策略与步骤，以妥善处理在实施过程中可能出现的各种突发事件。
• 专业性和效能为了应对特定的环境或是执行具体任务，经过专业培训的LAMs能在某一领域内增强其精确度和适用性，并且还能降低计算资源的需求量，加快反应时间。
• 互动环境通过整合到代理系统中，能够同外界软件协作，保存历史信息，并且对接环境界面操作，从而达到对外部现实世界产生具体作用的目标。
• 自行实施自行完成任务，涵盖解析任务要求、设计操作流程、实施具体动作，并依据收到的反馈做出相应调整。

大规模动作模型的工作机制

• 资料采集及预处理搜集用户的请求信息、环境状况及相应的操作数据，并对这些数据进行清理与初步处理，以作为模型训练的基石。
• 模型的培训过程利用搜集到的信息，并通过运用监督微调和强化学习等方法，对LAMs进行培训以完成指定任务。
• 环境整合把已经培训完成的LAMs整合进代理框架里，使其能够与外界进行交互活动，比如搜集观测信息、操作各种工具、保持记忆力以及执行反馈机制。
• 基本搭建保证LAMs能够实施操作，并依据即时的反馈及环境的变化来调节其行为模式，从而提升它们在特定场景下达成目标的效果。
• 评定于实施之前，需对LAMs开展严谨的稳定性、健壮性与安全性的评测工作，以验证其在多种情境及作业下的性能，并能妥善应对突发状况。

大型动作模型的项目位置

• 关于技术的arXiv论文访问该链接可以获得最新的研究论文: https://arxiv.org/pdf/2412.10047，其中包含了详尽的研究内容。

大型动作模型的使用情境

• 自动化的软件作业负责处理包括文档修改、信息输入以及表单管理在内的多种办公室自动化工作。
• 智能家庭管控管理家庭智能装置，例如调整照明、设定温控及实施安防监测。
• 客户关怀及服务支援利用聊天机器人实现即时的援助与技术支援服务，能够自主分析问题并提出解决策略。
• 网上购物实现网上购物的自动流程，涵盖商品查找、订单创建及付款办理。
• 教育培训担任虚拟辅导教师的角色，定制个性化的学习方案与教育材料。