Предвидеть Действия Пользователя: Новый Подход к Анализу Взаимодействия

Автор: Денис Аветисян

Исследователи разработали систему, способную прогнозировать следующие шаги пользователя на основе анализа его полной истории взаимодействия с компьютером.

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"

Предложенная методика LongNAPs использует полную историю мультимодального контекста пользователя, включая до 1,9 миллиона скриншотов или 1800 часов активного времени экрана, для предсказания последующих действий, при этом точность предсказаний оценивается на основе соответствия, определенного большой языковой моделью.

В статье представлена модель LongNAP, использующая долгосрочный контекст и мультимодальные данные для предсказания действий пользователя, превосходящая существующие подходы.

Действительно проактивные системы искусственного интеллекта требуют предвидения действий пользователя, выходящего за рамки простых текстовых запросов. В работе ‘Learning Next Action Predictors from Human-Computer Interaction’ представлена задача предсказания следующих действий пользователя (NAP) на основе анализа мультимодальных данных взаимодействия с компьютером. Предложена модель LongNAP, использующая комбинацию параметрического и контекстного обучения для эффективного анализа длительных последовательностей действий и значительно превосходящая базовые модели по точности предсказаний. Возможно ли создание действительно предсказывающих моделей поведения пользователя, способных адаптироваться к индивидуальным особенностям и предвосхищать его потребности в реальном времени?

Преодоление Ограничений Традиционных Систем Предсказания Действий

Традиционные системы предсказания следующего действия (NAP) испытывают значительные трудности при обработке длинных последовательностей взаимодействия. Вместо того, чтобы учитывать всю историю действий пользователя, эти системы часто теряют важный контекст, необходимый для точного прогнозирования. Проблема заключается в том, что стандартные модели NAP склонны фокусироваться на недавних действиях, игнорируя информацию, накопленную в более ранних этапах взаимодействия, которая может быть критически важна для понимания текущей ситуации и выбора оптимального следующего шага. В результате, предсказания становятся менее релевантными и эффективными, особенно в сложных сценариях, требующих учета долгосрочного контекста и взаимосвязей между событиями.

Для осуществления эффективного рассуждения необходима способность учитывать развернутые последовательности прошлых событий, однако стандартные модели зачастую испытывают трудности в обработке таких длинных контекстов. В то время как человек способен интегрировать информацию, полученную в ходе длительного взаимодействия, для формирования обоснованных выводов, существующие системы предсказания следующих действий (NAP) склонны терять важные детали при работе с расширенными историческими данными. Это ограничение препятствует полноценному пониманию текущей ситуации и, как следствие, снижает точность прогнозирования. Учет более широкого контекста требует разработки новых алгоритмов и архитектур, способных эффективно сохранять и использовать информацию из отдалённого прошлого, что является ключевой задачей в области искусственного интеллекта.

Современные системы предсказания следующих действий (NAP) зачастую уделяют чрезмерное внимание недавним событиям, игнорируя потенциально важную информацию, содержащуюся в более ранних взаимодействиях. Такой акцент на актуальности может приводить к упущению ключевых контекстуальных деталей, необходимых для точного понимания текущей ситуации и прогнозирования дальнейших шагов. Исследования показывают, что долгосрочные зависимости и забытые детали прошлых взаимодействий часто оказывают существенное влияние на принятие решений, и пренебрежение ими снижает эффективность систем NAP, особенно в сложных и динамичных сценариях. Подобная тенденция к приоритезации недавних данных ограничивает способность моделей к полноценному рассуждению и требует разработки новых подходов, способных эффективно использовать всю историю взаимодействий.

Модель LongNAP, основываясь на анализе значительной части своей прошлой контекстной информации, способна прогнозировать дальнейшие действия пользователя.

LongNAP: Решение для Работы с Расширенным Контекстом

LongNAP — это предиктор следующих действий, использующий расширенную историю взаимодействия с пользователем для прогнозирования будущих действий. В отличие от традиционных моделей, работающих с ограниченным контекстом, LongNAP анализирует значительно больший объем данных о предыдущих взаимодействиях, что позволяет учитывать долгосрочные зависимости и паттерны поведения пользователя. Это достигается за счет использования механизма запоминания и анализа предшествующих шагов, действий и наблюдений, что повышает точность предсказаний и позволяет системе более эффективно адаптироваться к потребностям пользователя.

LongNAP использует алгоритм BM25 для эффективного извлечения релевантных фрагментов из истории рассуждений и наблюдений агента. BM25, являясь алгоритмом ранжирования на основе вероятностной модели, оценивает релевантность каждого фрагмента запросу, учитывая частоту встречаемости терминов в документе и во всем корпусе данных. Извлеченные фрагменты, отсортированные по релевантности, формируют контекст для прогнозирования следующих действий агента, обеспечивая основу для принятия обоснованных решений на основе предыдущего опыта.

Для повышения точности извлечения релевантной информации, LongNAP использует два механизма: временной спад (Temporal Decay) и максимальную маргинальную релевантность (Maximal Marginal Relevance — MMR). Временной спад приоритизирует более свежие данные, поскольку последние взаимодействия пользователя имеют большее значение для предсказания следующих действий. MMR, в свою очередь, обеспечивает разнообразие извлекаемых фрагментов, отбрасывая избыточную информацию и фокусируясь на наиболее информативных и уникальных элементах из истории взаимодействий. Комбинация этих двух методов позволяет LongNAP эффективно отбирать наиболее релевантный и разнообразный контекст для предсказания следующих действий пользователя.

LongNAP предсказывает дальнейшие действия пользователя в два этапа: сначала, основываясь на текущем контексте, он формирует и использует историю рассуждений для поиска похожих случаев в памяти, а затем, комбинируя полученные данные, генерирует прогноз и оптимизируется с помощью алгоритма GRPO (Shao et al., 2024b) на основе сравнения с эталонными данными.

NAPsack: Создание Качественного Набора Данных для Взаимодействия

NAPsack представляет собой пассивный конвейер, предназначенный для сбора и аннотации данных о взаимодействии пользователя, что критически важно для обучения и оценки LongNAP. В отличие от активных методов сбора данных, NAPsack функционирует в фоновом режиме, непрерывно регистрируя действия пользователя без его непосредственного участия. Собранные данные включают в себя визуальную информацию (скриншоты, изображения) и текстовые данные (ввод текста, содержимое веб-страниц). Автоматическая аннотация этих данных позволяет создавать большие объемы размеченных данных, необходимых для эффективного обучения моделей, таких как LongNAP, и точной оценки их производительности в реальных сценариях использования.

Для автоматической интерпретации и аннотации визуальных и текстовых элементов во взаимодействиях пользователей NAPsack использует модели «Зрение-Язык» (Vision-Language Models). Эти модели анализируют визуальные данные, такие как скриншоты пользовательского интерфейса, и сопутствующий текстовый контекст, включая введенный текст и заголовки окон. В результате анализа, модель автоматически присваивает метки элементам интерфейса и действиям пользователя, описывая их функциональность и взаимосвязь. Этот процесс позволяет извлекать структурированную информацию из неструктурированных данных взаимодействия, необходимую для обучения и оценки моделей LongNAP.

Автоматизированный процесс разметки данных, реализованный в NAPsack, существенно снижает трудозатраты, связанные с ручной аннотацией пользовательских взаимодействий. Вместо привлечения большого количества специалистов для разметки каждого элемента, система самостоятельно интерпретирует визуальные и текстовые данные, что позволяет обрабатывать значительно большие объемы информации. Это, в свою очередь, обеспечивает возможность создания масштабных наборов данных, необходимых для эффективного обучения и оценки моделей, таких как LongNAP, и повышения их точности и надежности. Автоматизация также снижает вероятность ошибок, связанных с человеческим фактором, и обеспечивает согласованность разметки во всем наборе данных.

Система NAPsack позволяет пассивно собирать данные о взаимодействии человека с компьютером, отбирая и сжимая значимые кадры экрана и дополняя их описаниями действий.

LLM-Judge: Обеспечение Объективной Оценки Точности

Для всесторонней оценки предсказанных действий LongNAP используется LLM-Judge — большая языковая модель, специально обученная для анализа точности и релевантности. Этот автоматизированный инструмент позволяет проводить объективную оценку качества предсказаний, что является ключевым фактором для непрерывного улучшения системы. LLM-Judge, в отличие от традиционных методов оценки, способен учитывать нюансы человеческого поведения и предоставлять более детальную и достоверную информацию о производительности LongNAP, что способствует повышению надежности и эффективности предсказаний в долгосрочной перспективе.

Для обеспечения надежной оценки предсказанных действий LongNAP используется LLM-Judge — большая языковая модель, предназначенная для автоматизированного и объективного анализа качества предсказаний. Этот подход позволяет избежать субъективности, присущей ручным оценкам, и обеспечивает возможность непрерывного совершенствования модели. Автоматизированная оценка, предоставляемая LLM-Judge, не только ускоряет процесс тестирования и валидации, но и позволяет выявлять слабые места в логике предсказаний, что способствует более эффективной доработке LongNAP и повышению точности предсказаний пользовательского поведения в долгосрочной перспективе.

Результаты оценки, проведенной с помощью LLM-Judge, демонстрируют значительное превосходство разработанной модели LongNAP. В частности, LongNAP достиг показателя в 0.38, что на 79% выше, чем у базовой модели, обученной с учителем (Supervised Finetuning) с результатом 0.21. Более того, LongNAP превзошел подход нулевого обучения (Zero-shot prompting), показав результат на 106% выше — 0.18 против 0.38. Эти данные свидетельствуют о значительном улучшении точности прогнозирования действий пользователя благодаря использованной методологии, и подчеркивают эффективность LongNAP в задачах, требующих понимания и предвидения поведения.

Исследования показали, что LongNAP демонстрирует впечатляющую способность предсказывать поведение пользователей. Показатель Pass@1, равный 17.1%, указывает на то, что в 17.1% случаев LongNAP правильно предсказывает следующий шаг пользователя с первой попытки. При этом, показатель Pass@20, достигающий 36.3%, свидетельствует о том, что в 36.3% случаев правильное предсказание находится среди первых 20 предложенных вариантов. Эти результаты подтверждают эффективность модели в понимании и прогнозировании действий пользователей, что делает её перспективным инструментом для разработки более интуитивных и отзывчивых систем взаимодействия.

Модель LongNAP демонстрирует значительное превосходство над всеми базовыми моделями, улучшая результаты на 39.4% по сравнению с лучшей из них, согласно оценке LLM-judge, измеряющей сходство с эталонными будущими действиями (по шкале от 0 до 1) и усредненной по 20 моделям, обученным на данных индивидуальных пользователей.

Исследование, представленное в данной работе, демонстрирует стремление к математической чистоте в предсказании действий пользователя. Разработка LongNAP, модели, использующей историю взаимодействия для прогнозирования будущих действий, подчеркивает важность доказательства корректности алгоритма, а не просто достижения успеха на тестовых примерах. Как верно заметил Г.Х. Харди: «Математика — это наука о том, что логично». Эта фраза отражает суть подхода, где предсказание действий пользователя основано не на случайных корреляциях в данных, а на выявлении закономерностей и построении логически обоснованной модели, способной предвидеть поведение на основе истории взаимодействия. Использование Long-Context Models в LongNAP позволяет достичь более высокой точности, подтверждая, что в хаосе данных спасает только математическая дисциплина.

Куда Ведет Этот Путь?

Без четкого определения целевой функции, любое улучшение производительности — лишь шум на фоне неопределенности. Представленная работа, безусловно, демонстрирует прогресс в предсказании следующих действий пользователя, однако фундаментальный вопрос о природе самой предсказуемости остается открытым. Достаточно ли анализа поведенческих данных и многомерных взаимодействий для истинного понимания намерений, или же предсказание всегда будет лишь статистической аппроксимацией, лишенной глубокого смысла?

Дальнейшие исследования должны быть сосредоточены не только на увеличении объема контекста и сложности моделей, но и на разработке формальных методов верификации предсказаний. Доказательство корректности алгоритма — превыше всего. Необходимо исследовать возможность интеграции формальной логики и вероятностных моделей, чтобы создать системы, способные не просто предсказывать, но и обосновывать свои предсказания. Иначе, мы рискуем построить сложные, но непрозрачные оракулы.

Особый интерес представляет вопрос о границах предсказуемости. Существуют ли действия, которые принципиально не поддаются предсказанию, и если да, то как система должна реагировать на эти ситуации? Разработка механизмов обнаружения и обработки непредсказуемых действий — ключевая задача для создания действительно интеллектуальных систем взаимодействия с пользователем.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2603.05923.pdf

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

Смотрите также:

2026-03-10 05:25