大型行动模型 (MGA)：包含示例的指南

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什么是大型行动模型 (MGA)？
大型行动模型 (LAM) 是人工智能模型，旨在理解人类意图并将其转化为给定环境或系统内的行动。与主要关注语言处理和生成的前辈不同，LAM 的构建是为了根据对人类输入和操作环境上下文的理解来采取具体行动。

LAM 有几个区别于其他 AI 模型的关键特征：

面向行动：LAM 的主要功能是执行行动，而不仅仅 牙买加电话数据 是生成文本或提供信息。这种面向行动的设计使它们能够以传统语言模型无法做到的方式与环境交互并操纵环境。
情境理解：LAM 具有理解情境情境的能力。这种深刻的理解使他们能够在特定情况下采取适当、相关和有意义的行动。
按目标：LAM 通常以特定的目标或目的来运作。无论是完成任务、解决问题还是优化流程，这些模型都是为了实现既定结果而设计的。
LAM 的主要特点

这种功能组合使 LAM 能够弥合理解和行动之间的差距，使其成为适用于各种应用的强大工具。但这些复杂的人工智能代理到底是如何工作的呢？让我们仔细看看引擎盖下的情况。

LAM 的工作原理：深入了解
要真正了解 LAM 的潜力，必须了解驱动这些复杂人工智能系统的底层机制。

本质上，许多 LAM 都建立在大型语言模型 (LLM)奠定的基础上。他们利用法学硕士先进的语言理解和生成能力，将其作为解释人类意图并制定适当行动的起点。然而，LAM 不仅仅是语言处理，还包含额外的复杂层以实现面向操作的功能。

LAM 的一个关键方面是它们融入了神经符号人工智能。这种方法将神经网络的优势与符号推理相结合，创建了一个混合系统，可以处理语言处理所需的细致理解和行动规划所需的逻辑决策。神经符号人工智能允许 LAM 推理抽象概念、做出推论并规划行动序列以实现特定目标。

训练 LAM 通常需要将其暴露于用户操作序列的大量数据集。 LAM 可以学习预测和生成最佳动作序列以响应不同的输入和上下文，分析人类与各种系统和环境交互的模式。这种数据驱动的方法使 LAM 能够捕捉人类行为和决策的细节，从而使他们能够采取更自然、更有效的行动。