Hiking up that HILL with Cogment-Verse: Train & Operate Multi-agent Systems Learning from Humans
Notice bibliographique
Résumé
As more AI systems are deployed, humans are increasingly required to interact with them in multiple settings. However, such AI systems seldom learn from these interactions with humans, which provides an important opportunity to improve from human expertise and context awareness. Several recent results in the fields of reinforcement learning (RL) and human-in-the-loop learning (HILL) show that AI agents can perform better when humans are involved in their training process. Humans can provide rewards to the agent, demonstrate tasks, design curricula, or act directly in the environment, but these potential performance improvements also come with architectural, functional design, and engineering complexities. This paper discusses Cogment, a unifying open-source framework that introduces a formalism to support a variety of human(s)-agent(s) collaboration topologies and training approaches. Cogment addresses the complexity of training with humans within a production-ready platform. On top of Cogment, we introduce Cogment Verse a research platform dedicated to the research community to facilitate the implementation of HILL and Multi-Agent RL experiments. With these platforms, our end goal is to enable the generalization of intelligence ecosystems where AI agents and humans learn from each other and collaborate to address increasingly complex or sensitive use cases. The video demonstration is available at https://youtu.be/v-K0DqIL9K0
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,005 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».