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发布日期：2025-01-15 07:22 点击次数：147

该技巧敷陈的主要作家LuWang,FangkaiYang,ChaoyunZhang,ShilinHe,PuZhao,SiQin等均来自Data,Knowledge,andIntelligence(DKI)团队加拿大pc28在线预测官网，为微软TaskWeaver,WizardLLM,WindowsGUIAgentUFO的中枢开辟者。

比年来，大说话模子（LargeLanguageModels,LLMs）的迅猛发展激动了当然说话处理（NLP）边界的技巧跨越。这些模子在对话生成、文本翻译、学问问答和代码生成等任务中展现出超卓的性能。

然则，尽管LLMs不错通过说话生成为用户提供信息救助，其功能仍局限于文本层面，无法主动与物理或数字环境交互，或因穷乏边界学问和数据而导致生成的「动作」后果欠安。这种「说话-行为断层」讲理了东说念主工智能（AI）在好多执行场景中的无为应用。

为处治这一中枢问题，微软团队初度淡薄了一种好意思满的规范体系，扫视形容了在无平直可用数据的情况下如何从零起始进修一个大行为模子（LargeActionModel,LAM），并将其逐渐构建为可在实在环境中完成任务的智能体。

这一责任为LAM模子进修的奠定了基础，还为AI从被迫说话生成向主动行为生成的颐养提供了新念念路。

技巧敷陈连气儿：LargeActionModels:FromInceptiontoImplementation数据处理代码连气儿：https://github.com/microsoft/UFO/tree/main/dataflow好意思满的技巧文档连气儿：https://microsoft.github.io/UFO/dataflow/overview/

从说话到行为的必要演化

LLMs的局限性

传统LLMs，如OpenAI的GPT系列和Mistral-7B，豪迈生成阔气逻辑性和创意的文本内容，无为应用于问答系统、代码补全、案牍生成等任务中。然则，当用户的需求特出说话生成层面，举例操作软件、完成复杂的责任经过或平直操控物理设立时，这些模子便暴骄气彰着的不及。

这一局限性源于LLMs的联想初志：它们被优化用于生成说话内容，而非实践行为。固然LLMs在职务霸术和意图剖析方面进展出色，但它们穷乏行为生成所需的任务分解、环境交互和多步实践才能。

LAM（大行为模子）具备三大特质：

用户意图剖析，能从多种输入（说话、语音、图像等）中准确解析意图并滚动为具体可实践策画；行为生成才能，可把柄环境将用户需求滚动为GUI操作、API调用、物理动作等多种体式的具体舛错；动态霸术与相宜，豪迈分解复杂任务，纯真搪塞环境变化，及时诊疗策画以完成策画。这些特质使LAM在复杂任求实践中进展出色。

图1：从LLM到LAM的演化

从LLMs到LAMs的挑战

如图1所示，构建LAMs的中枢挑战在于如何将模子从一个被迫的文本生成器颐养为豪迈在实在环境中实践复杂任务的主动行为生成器。这一行变不仅需要再行界说模子才能，还波及从数据、进修规范到评估式样的全面立异：

数据鸠合的艰巨

数据获得是进修LAM的最大挑战。LAM需要开阔任务-行为对数据来学习如安在不同环境中实践操作。然则，这类数据在执行应用中不绝难以获得或批量汇集。

模子进修的要紧滚动

LAM的开辟需要从仅生成文本的LLMs滚动为具备任务霸术、动态实践和诊疗才能的模子。这不仅需要对模子架构进行深度校正，还需要经受全新的进修规范，以赋予模子行为生成与环境适配的才能。

离线评估的局限性

在静态、受控环境中测试LAM的性能是必要的一步，用以考证其基础才能。然则，仅停步于离线评估无法实在反应模子在执行复杂场景中的进展。

环境适配与线上评估的复杂性

LAM需要及时与复杂、各样的数字或物理环境交互。这要求模子具备动态相宜性，豪迈把柄及时反馈诊疗行为。此外，在实在环境中进行线上评估，测试LAM的准确性、效能和任务完成后果，是考证其执行性能的舛错舛错。

针对上述挑战，微软团队初度淡薄并终明晰一套好意思满的从0到1进修LAM模子的经过，涵盖了从数据鸠合、模子进修到执行部署的统共舛错。

该团队的规范不仅处治了「无数据」的启动瓶颈，还通过逐渐迭代的式样，让模子纯粹单的任务霸术才能成长为具备复杂行为生成才能的智能体。这一磋议填补了现存边界的空缺，为LAMs的开辟提供了首个实践表率。

数据鸠合

从无到有构建LAM的第一步

在进修LAM（大行为模子）时，数据鸠合是舛错。与LLMs（大说话模子）进修需要开阔文本数据相同，LAM的开辟依赖高质料的任务-行为数据。

然则，这类数据在执行应用中额外稀缺，出奇是边界专属和可实践的数据。为了克服这一瓶颈，该团队联想了一套从无到有的数据汇集与处理经过，分为两大阶段：任务-策画数据汇集和任务-行为数据汇集。

图2：任务-策画数据的汇集过程

阶段一：任务-策画数据汇集

如图2所示，任务-策画数据以用户恳求为登程点，生成任务形容偏执对应的扫视操作舛错。该团队从多种开源资源中汇集任务-策画对，包括应用匡助文档（如MicrosoftWord的匡助页面）、WikiHow任务教程，以及用户的搜索查询纪录。

通过这些起原，该团队构建了包含76,672对任务与策画的启动数据集，其中29,182对是平直获得的，47,490对通过数据膨胀技巧生成。

此外，他们经受数据增强技巧生成更多任务-策画对。通过GPT-4o演化原始任务，增多复杂性和敛迹条目，同期生成相应的策画，膨胀数据集范围至蓝本的150%。举例，「在Excel中创建下拉菜单」被演化为「创建依赖下拉菜单，并把柄第一列遴荐过滤第二列内容」，从而提高模子对复杂任务的相宜才能。

图3：任务-行为数据汇集过程

阶段二：任务-行为数据汇集

任务-策画数据固然用于高脉络霸术，但弗成平直实践。如图3所示，为填补从霸术到实践的差距，该团队通过以下舛错生成任务-行为数据：

1.实例化任务：运用预界说模板（如Word文档样例），将任务形容具体化，将空洞的策画舛错滚动为具体的行为序列（如「点击菜单栏中的「联想」选项」）。

2.实践考证：在实在环境中实践实例化的任务，拿获实践轨迹和环境反馈，确保行为序列的可操作性和正确性。

3.评估与后处理：使用GPT-4o对实践适度进行考证，仅保留与任务策画一致的收效轨迹，并纪录扫视元数据（如环境气象和实践时刻），最终身成结构化的任务-行为对。

这也曾过最终身成了掩饰无为操作场景的任务-行为数据集，为LAM进修提供了精准的行为模板，显耀提高了模子在实在环境中的任求实践才能。

通过两阶段的逐渐鸠合，收效地从「无数据」气象登程，构建了LAM进修所需的高质料任务-行为数据。这一规范不仅处治了数据稀缺问题，还通过引入实在环境交互和动态考证，确保数据的高效性和适用性，为从LLMs到LAMs的颐养提供了坚实基础。

规范：从0到1，逐渐构建LAM

如图4所示，构建LAM的过程分为四个阶段，涵盖了从数据鸠合到模子进修的好意思满责任流。

图4：LAM的进修过程

第一阶段：任务策画预进修

为了让模子具备基本的任务霸术才能，最初进修模子生成任务分解策画。数据起原为任务-策画数据。模子的策画是把柄输入任务生成正确的任务分解策画。举例，「在Word中插入表格」被分解为「点击插入菜单」、「遴荐表格选项」、「输入表格行列数」等舛错。这一阶段让模子掌捏了任务分解的基本才能，为后续的行为生成打下了基础。

第二阶段：大家学问学习

尽管第一阶段的模子不错生成任务策画，但仍穷乏实践这些策画的才能。为此，需要运用汇集到的任务-行为数据，并通过效法学习进修模子实践具体操作。经过进修，模子从一个被迫的策画生成器颐养为豪迈实践策画的主动行为生成器。

第三阶段：自我探索提高

大家数据的掩饰范围有限，无法囊括统共可能的任务场景。为此，该团队联想了自我探索机制，将LAM部署在UFO中，UFO是一个开源GUIAgent框架，豪迈通过交互Windows操作系统中的图形用户界面（GUI）元素来完成任务。让LAM尝试完成之前失败的任务，并从中鸠合新的收效教授。

1.任务挑战：模子尝试完成2,284个由GPT-4未处治的任务，通过动态探索生成可能的收效轨迹。

2.数据膨胀：在自我探索中，模子生成了496条新收效轨迹，将其与之前的大家数据团结造成膨胀数据集。

3.模子迭代：通过再次微调，模子进一步提高了处理复杂任务的才能，增强了对未知环境的相宜性。

这一阶段终明晰从无数据到新数据的自动生成与鸠合，膨胀了进修数据的掩饰范围。

第四阶段：奖励模子优化

为了进一步提高模子的行为质料，在此引入了奖励模子（RewardModel,RM），同期运用正负反馈，通过强化学习优化LAM的有策画才能。

实验适度

离线实验适度