الوصف
يمثل Voyager تقدمًا كبيرًا في الذكاء الاصطناعي المجسد، حيث يعمل كأول وكيل تعلم مدى الحياة مدعوم بنموذج لغوي كبير (LLM) داخل بيئة Minecraft. تم تصميم هذا الوكيل لاستكشاف عالم اللعبة بشكل مستقل، واكتساب مجموعة متنوعة من المهارات، واكتشافات جديدة دون الحاجة إلى أي مدخلات بشرية. تعتمد بنية Voyager على ثلاثة مكونات أساسية: منهج تعليمي تلقائي مصمم لزيادة الاستكشاف إلى أقصى حد، ومكتبة مهارات متنامية تخزن وتسترجع السلوكيات المعقدة كتعليمات برمجية قابلة للتنفيذ، وآلية تلقين تكرارية مبتكرة. تسمح هذه الآلية للوكيل بتحسين برامجه من خلال دمج ردود الفعل من البيئة، والتعلم من أخطاء التنفيذ، واستخدام التحقق الذاتي.
قراءة المزيد
يتفاعل Voyager مع GPT-4 من خلال استعلامات الصندوق الأسود، وهي طريقة تتجاوز الحاجة إلى الضبط الدقيق لمعلمات النموذج. تتميز المهارات التي يطورها Voyager بمدها الزمني وقابليتها للتفسير وقابليتها للتركيب. يسهل هذا التصميم التراكم السريع لقدرات الوكيل ويخفف بشكل فعال من النسيان الكارثي، وهو تحد شائع في تعلم الذكاء الاصطناعي. تجريبيًا، يُظهر Voyager قدرات تعلم مدى الحياة قوية في السياق ويظهر كفاءة استثنائية في لعب Minecraft. لقد ثبت أنه يكتسب 3.3 أضعاف العناصر الفريدة، ويسافر لمسافات أطول بـ 2.3 مرة، ويفتح معالم تكنولوجية رئيسية أسرع بما يصل إلى 15.3 مرة من الأساليب السابقة المتطورة.
إحدى الميزات الرئيسية لـ Voyager هي قدرته على الاستفادة من مكتبة المهارات التي تعلمها في عوالم Minecraft جديدة لحل المهام الجديدة من البداية، وهي قدرة غالبًا ما تكافح فيها التقنيات الأخرى للتعميم. يوفر المستودع كود Voyager بموجب ترخيص MIT. يتطلب التثبيت إصدار Python 3.9 أو أعلى وإصدار Node.js 16.13.0 أو أعلى، مع توافق تم اختباره على Ubuntu 20.04 و Windows 11 و macOS. يتضمن الإعداد استنساخ المستودع، وتثبيت تبعيات Python، وتثبيت حزم Node.js محددة. يلزم أيضًا وجود مثيل Minecraft وتعديلات Fabric اللازمة. لتشغيل Voyager، يلزم وجود مفتاح OpenAI API، حيث يستخدم GPT-4 لنموذجه اللغوي. يمكن تهيئة الوكيل للتعلم مدى الحياة أو تكوينه للاستئناف من نقاط التحقق وتشغيل مهام محددة باستخدام مكتبات المهارات المكتسبة.
- الفئةأدوات بناء وكلاء الذكاء الاصطناعي
- نموذج التسعيرمفتوح المصدر
- النشراستضافة ذاتية
- المنصاتWindows, macOS, Linux
الميزات الأساسية لـ Voyager Embodied Agent
وكيل مجسد مفتوح النهاية للعبة Minecraft
يستخدم نماذج لغوية كبيرة (LLM) لاتخاذ القرار
قدرات التعلم مدى الحياة
منهج تعليمي تلقائي لزيادة الاستكشاف إلى أقصى حد
مكتبة مهارات قابلة للتنفيذ لتخزين واسترجاع السلوكيات
آلية تلقين تكرارية مع ردود فعل من البيئة
التحقق الذاتي لتحسين البرامج
يتفاعل مع GPT-4 عبر استعلامات الصندوق الأسود
مهارات ممتدة زمنيًا وقابلة للتفسير وقابلة للتركيب
يخفف من النسيان الكارثي
يظهر تعلمًا قويًا في السياق
يحقق أداءً متطورًا في مهام Minecraft
يعمم المهارات المكتسبة على البيئات الجديدة
البدء مع Voyager Embodied Agent
استنساخ: استنسخ مستودع Voyager على GitHub.
تثبيت تبعيات Python: قم بتشغيل `pip install -e .` في دليل المشروع.
تثبيت تبعيات Node.js: انتقل إلى `voyager/env/mineflayer` وقم بتشغيل `npm install -g npx` و `npm install`.
تكوين Minecraft: قم بإعداد مثيل Minecraft وتثبيت تعديلات Fabric المطلوبة.
الحصول على مفتاح API: احصل على مفتاح OpenAI API للوصول إلى GPT-4.
تهيئة Voyager: قم بإنشاء مثيل لوكيل Voyager مع تفاصيل تسجيل الدخول إلى Azure ومفتاح API.
بدء التعلم: قم بتشغيل `voyager.learn()` لبدء عملية التعلم مدى الحياة.
استئناف التعلم: قم بإنشاء مثيل لـ Voyager مع `ckpt_dir` و `resume=True` للاستمرار من نقطة تحقق.
حالات استخدام Voyager Embodied Agent
- استكشاف Minecraft المستقل
- اكتساب المهارات وتركيبها
- التعلم مدى الحياة في الذكاء الاصطناعي المجسد
- تفكيك المهام وتنفيذها
- بحث الذكاء الاصطناعي في بيئات الألعاب
- الاكتشاف والابتكار الجديد
- تعميم قدرات الذكاء الاصطناعي
