LLM สามารถทำหน้าที่เป็นโมเดลโลกสำหรับการฝึกอบรมตัวแทน AI ตามผลการวิจัย
ในวงการปัญญาประดิษฐ์ (AI) การพัฒนาตัวแทน AI (AI agents) ที่สามารถตัดสินใจและดำเนินการในสภาพแวดล้อมที่ซับซ้อนกำลังเป็นประเด็นสำคัญ โมเดลโลก (world models) ถือเป็นเครื่องมือหลักในการฝึกอบรมตัวแทนเหล่านี้ โดยโมเดลโลกจะทำหน้าที่จำลองสภาพแวดล้อม สร้างตัวแทนของสถานะในอนาคต และคาดการณ์รางวัล (rewards) ที่ตัวแทนจะได้รับจากการกระทำต่าง ๆ ตามปกติ โมเดลโลกเหล่านี้ต้องได้รับการฝึกอบรมจากข้อมูลการจำลองจำนวนมหาศาล ซึ่งใช้ทรัพยากรคอมพิวเตอร์สูง อย่างไรก็ตาม ผลการวิจัยล่าสุดจากนักวิจัยแห่งมหาวิทยาลัยสแตนฟอร์ดและมหาวิทยาลัยแคลิฟอร์เนีย เบิร์กลีย์ (UC Berkeley) ชี้ให้เห็นว่า โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (Large Language Models: LLMs) สามารถทำหน้าที่แทนโมเดลโลกได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยอาศัยความรู้ที่สั่งสมจากข้อมูลข้อความบนอินเทอร์เน็ต
เอกสารวิจัยเรื่อง “Scaling Laws for LLMs as World Models for RL Agents” ซึ่งตีพิมพ์เมื่อเร็ว ๆ นี้ ได้ทดสอบแนวคิดนี้ในสภาพแวดล้อมการจำลองเกม Minecraft โดยใช้เวอร์ชันย่อยชื่อ Crafter ซึ่งเป็นบอร์ดเกม 2 มิติที่ผู้เล่นต้องรวบรวมทรัพยากร คราฟต์ไอเท็ม และจัดการความหิวโหยเพื่อให้บรรลุเป้าหมายต่าง ๆ สภาพแวดล้อมนี้มีความซับซ้อนสูง เนื่องจากมีสถานะที่เป็นไปได้กว่า 10^42 สถานะ และกฎเกณฑ์ที่หลากหลาย ทำให้เป็นกรณีทดสอบที่เหมาะสมสำหรับการประเมินประสิทธิภาพของโมเดลโลก
นักวิจัยเลือกใช้โมเดล Llama-3-8B-Instruct ซึ่งเป็น LLM ขนาด 8 พันล้านพารามิเตอร์ โดยปรับแต่ง (fine-tune) โมเดลนี้ให้ทำหน้าที่คาดการณ์สถานะถัดไปและรางวัลจากข้อมูลการสังเกตการณ์ (observations) ใน Crafter ข้อมูลการสังเกตการณ์ประกอบด้วยภาพหน้าจอ ข้อความอธิบายสถานะปัจจุบัน และการกระทำที่ผ่านมา โมเดล LLM จะรับข้อมูลเหล่านี้เป็นข้อความ แล้วสร้างข้อความที่อธิบายสถานะถัดไปและรางวัลที่คาดการณ์
ผลการทดลองเผยให้เห็นว่า LLM ในฐานะโมเดลโลกสามารถนำไปฝึกอบรมตัวแทนการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง (Reinforcement Learning: RL) ได้ดีเยี่ยม โดยตัวแทนที่ใช้ LLM world model สามารถทำคะแนนเฉลี่ยสูงกว่าตัวแทนที่ฝึกโดยไม่มีโมเดลโลก หรือใช้โมเดลโลกขนาดเล็กที่ฝึกจากข้อมูลการจำลองเพียงอย่างเดียว นอกจากนี้ ยังพบกฎการขยายขนาด (scaling laws) ที่ชัดเจน โดยประสิทธิภาพของโมเดลโลกจะเพิ่มขึ้นตามขนาดของ LLM ยิ่งโมเดลใหญ่เท่าไร ประสิทธิภาพยิ่งดีขึ้น โดยเฉพาะในด้านการคาดการณ์สถานะระยะยาวและรางวัลที่ซับซ้อน
ที่น่าสนใจคือ LLM สามารถทำงานได้ดีแม้ไม่ปรับแต่ง (frozen) ซึ่งหมายความว่าไม่จำเป็นต้องฝึกอบรมใหม่ทั้งหมด สิ่งนี้ช่วยลดค่าใช้จ่ายด้านคอมพิวเตอร์อย่างมาก เนื่องจาก LLM ได้รับการฝึกจากข้อมูลข้อความจำนวนมหาศาลบนอินเทอร์เน็ต ซึ่งครอบคลุมความรู้ทั่วไปเกี่ยวกับโลกจริง เช่น กฎฟิสิกส์ พฤติกรรมมนุษย์ และตรรกะการแก้ปัญหา ความรู้เหล่านี้ถูกถ่ายโอน (transfer) ไปยังสภาพแวดล้อมจำลองอย่าง Crafter ทำให้ LLM สามารถคาดการณ์ได้แม่นยำแม้ไม่เคยเห็นข้อมูลเฉพาะของเกมมาก่อน
นักวิจัยเปรียบเทียบประสิทธิภาพกับโมเดลโลกแบบดั้งเดิม เช่น RSSM (Recurrent State-Space Model) และพบว่า LLM ขนาดใหญ่เหนือกว่า โดยเฉพาะในงานที่ต้องการความเข้าใจเชิงสัญชาตญาณ เช่น การคาดการณ์ผลจากการคราฟต์ไอเท็มหรือการจัดการทรัพยากร กราฟผลการทดลองแสดงให้เห็นว่า คะแนนเฉลี่ยของตัวแทนที่ใช้ Llama-3-8B สูงถึง 40-50% ในขณะที่ตัวแทน baseline อยู่ที่ระดับต่ำกว่า 20% นอกจากนี้ การใช้ LLM ยังช่วยให้ตัวแทนเรียนรู้ได้เร็วขึ้น โดย convergence เกิดขึ้นในเวลาไม่กี่ล้านขั้นตอนการฝึก
แนวคิดนี้มีนัยสำคัญต่อการพัฒนาตัวแทน AI ในอนาคต ปัจจุบัน การฝึกตัวแทน RL ต้องใช้ข้อมูลการจำลองจำนวนมาก ซึ่งสร้างภาระด้านพลังงานและเวลา แต่หากใช้ LLM เป็นโมเดลโลก จะช่วยลดความต้องการเหล่านี้ลง โดยอาศัย “ความรู้โลก” (world knowledge) ที่มีอยู่แล้ว นักวิจัยชี้ว่า ผลลัพธ์นี้สอดคล้องกับแนวโน้มการใช้ LLM ในงานหลากหลาย เช่น การวางแผน การให้เหตุผล และการควบคุมหุ่นยนต์ ซึ่งทั้งหมดต้องการความเข้าใจสภาพแวดล้อม
อย่างไรก็ตาม ยังมีข้อจำกัด เช่น LLM อาจมีอคติจากข้อมูลฝึก หรือประสิทธิภาพลดลงในสภาพแวดล้อมที่แตกต่างจากโลกจริงมาก นักวิจัยแนะนำให้ศึกษาการปรับแต่งเพิ่มเติมและทดสอบในโดเมนอื่น ๆ เช่น การขับขี่อัตโนมัติหรือเกมที่ซับซ้อนยิ่งขึ้น
โดยสรุป ผลวิจัยนี้พิสูจน์ว่า LLM ไม่เพียงเป็นเครื่องมือสร้างข้อความ แต่ยังสามารถเป็นโมเดลโลกที่มีประสิทธิภาพสำหรับการฝึกตัวแทน AI ซึ่งอาจปฏิวัติวงการ RL โดยทำให้การพัฒนาตัวแทน AI scalable และประหยัดทรัพยากรมากขึ้น การค้นพบนี้เปิดประตูสู่การนำ LLM ไปใช้ในแอปพลิเคชันจริงที่ต้องการการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์
(จำนวนคำประมาณ 720 คำ)
This Article is sponsored by Gnoppix AI (https://www.gnoppix.org)