Виртуальный помощник: Новый масштабный датасет для обучения компьютерных агентов

Автор: Денис Аветисян

Представлен GUI-360° – комплексный набор данных и эталонный набор тестов для разработки агентов, способных эффективно взаимодействовать с графическим интерфейсом компьютера.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

Данный конвейер сбора данных GUI-360∘ обеспечивает систематизированный процесс получения и обработки информации, необходимой для обучения и оценки алгоритмов взаимодействия с окружением.

Этот датасет предоставляет реалистичные задачи, масштабируемые методы сбора данных и унифицированную оценку для систем, занимающихся пониманием интерфейса и предсказанием действий пользователя.

Несмотря на значительные успехи в области искусственного интеллекта, создание надежных агентов, способных эффективно взаимодействовать с десктопными приложениями, остается сложной задачей. В данной работе представлена платформа ‘GUI-360: A Comprehensive Dataset and Benchmark for Computer-Using Agents’ – масштабный набор данных и эталонный комплекс, призванный ускорить прогресс в разработке компьютерных агентов, умеющих работать с графическим интерфейсом пользователя. Ключевой особенностью является автоматизированный конвейер сбора и аннотации данных, охватывающий более 1.2 миллионов шагов действий в популярных офисных приложениях Windows. Сможет ли GUI-360° стать основой для создания действительно надежных и универсальных агентов для автоматизации работы с десктопом?

Эволюция больших языковых моделей и их ограничения

В последние годы наблюдается стремительное развитие больших языковых моделей (БЯМ), значительно улучшивших возможности обработки естественного языка. Однако БЯМ подвержены генерации фактических ошибок или бессмысленной информации – так называемым «галлюцинациям», что ограничивает их надежность в критически важных приложениях. Ключевая проблема – баланс между размером модели, вычислительной эффективностью и способностью к обобщению. Подобно эху, блуждающему в лабиринте, разум иногда теряет способность отличать истину от иллюзии.

Совершенствование обучения больших языковых моделей

Инструктивная настройка (Instruction Tuning) позволяет повысить эффективность выполнения задач и управляемость моделей, фокусируясь на точной интерпретации запросов. Методы обучения с небольшим количеством примеров (Few-Shot Learning) и без примеров (Zero-Shot Learning) расширяют адаптивность моделей, снижая потребность в масштабных размеченных датасетах. Генерация, дополненная извлечением (Retrieval-Augmented Generation, RAG), повышает точность и надежность, минимизируя риск галлюцинаций и обеспечивая релевантные ответы.

Оценка устойчивости и смягчение предвзятости больших языковых моделей

Оценка производительности больших языковых моделей (LLM) требует надежных метрик для выявления сильных и слабых сторон. Существенной проблемой является возможность проявления предвзятости в выходных данных, обусловленной как данными, так и архитектурой моделей. Тестирование на устойчивость позволяет оценить, насколько хорошо LLM сохраняют свою производительность при изменении условий. Датасет GUI-360∘ предоставляет масштабный эталон для оценки устойчивости LLM.

Открытый и закрытый исходный код: два пути развития больших языковых моделей

Развитие больших языковых моделей (LLM) характеризуется сосуществованием моделей с открытым и закрытым исходным кодом. Модели с открытым исходным кодом способствуют прозрачности и коллективному развитию, в то время как модели с закрытым исходным кодом часто демонстрируют передовые показатели благодаря значительным инвестициям. Масштабирование моделей остается ключевой стратегией повышения производительности. Метод «Chain-of-Thought Prompting» стимулирует LLM к артикуляции шагов рассуждений, повышая интерпретируемость и надежность. В частности, тонкая настройка модели Qwen-2.5-VL-7B на датасете GUI-360∘ позволила добиться повышения точности предсказания действий на 50.08%. В стремлении к совершенству мы часто усложняем, забывая, что истинная сила заключается в ясности и лаконичности.

Исследование, представленное в данной работе, стремится к созданию агентов, способных эффективно взаимодействовать со сложными графическими интерфейсами. Подобное усложнение, однако, часто является лишь тщеславием, маскирующим отсутствие истинной ясности. Как заметил Блез Паскаль: «Все великие истины просты». GUI-360°, предлагая структурированный подход к сбору данных и оценке, направлен на достижение этой ясности в области автоматизации GUI. Сосредоточение внимания на понимании экрана и предсказании действий – это шаг к созданию не просто функциональных, но и интуитивно понятных агентов, что, в конечном итоге, является проявлением минимальной формы любви – стремлением к простоте и эффективности.

Что впереди?

Представленный набор данных GUI-360° и сопутствующий бенчмарк, несомненно, представляют собой шаг вперёд в области создания агентов, взаимодействующих с графическим интерфейсом. Однако, кажущаяся полнота охвата не должна заслонять фундаментальные вопросы. Способность предсказывать действия пользователя на основе визуальной информации – лишь одна грань сложной задачи. Более важным представляется вопрос о понимании цели этих действий, о выведении скрытых намерений из, казалось бы, простых манипуляций с интерфейсом.

Очевидным ограничением является зависимость от заранее определенных задач. Реальный мир же характеризуется непредсказуемостью и необходимостью адаптации к новым ситуациям. Следующим этапом представляется создание систем, способных к самостоятельному формированию задач и их решению, опираясь не только на визуальные данные, но и на контекст, историю взаимодействия и даже на неявные сигналы от пользователя.

И, наконец, стоит помнить, что доступность метаданных об интерфейсе – это лишь удобство, а не истинная inteligencia. Настоящий прогресс потребует от исследователей отказа от упрощенных моделей и перехода к системам, способным к глубокому, семантическому пониманию сложного мира графических интерфейсов – мира, который, несмотря на свою кажущуюся упорядоченность, остается источником бесконечной энтропии.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.04307.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-07 16:14