プロンプトからポリシーへ：Mahesh Sathiamoorthy氏とRLがどのようにAIエージェントを構築するか - #731

この記事は、Practical AIからのもので、強化学習（RL）がどのように基盤モデル上に構築されたAIエージェントを改善するために使用されているかについて議論しています。Bespoke LabsのCEOであるMahesh Sathiamoorthy氏とのインタビューを特集し、特にマルチステップツール使用において、プロンプトよりもRLの利点に焦点を当てています。データキュレーション、評価、エラー分析について議論し、教師ありファインチューニング（SFT）の限界を強調しています。この記事では、CuratorのようなBespoke Labsのオープンソースライブラリ、MiniCheckやMiniChartなどのモデルについても言及しています。核心的なメッセージは、RLがAIエージェントを構築するためのより堅牢なアプローチを提供することです。

• •強化学習（RL）は、プロンプトと比較して、AIエージェントを構築するための優れた方法として提示されています。
• •データキュレーション、評価、エラー分析は、RLにおけるモデルのパフォーマンスを向上させるために不可欠です。
• •この記事は、ツール拡張推論タスクにおける教師ありファインチューニング（SFT）の限界を強調しています。