Mnoho tváří posilovacího učení: Vytváření velkých jazykových modelů

Velké jazykové modely (LLM) v posledních letech výrazně předefinovaly oblast umělé inteligence (AI), která umožňuje strojům porozumět a generovat text podobný lidskému textu s pozoruhodnou odborností. Tento úspěch je z velké části přisuzován pokrokům v metodologiích strojového učení, včetně hlubokého učení a posílení učení (RL). Zatímco učení pod dohledem hrálo klíčovou roli při školení LLM, učení se posilováním se ukázalo jako mocný nástroj pro zdokonalení a vylepšení jejich schopností nad rámec pouhého rozpoznávání vzorů.

Posílení učení umožňuje LLM učit se ze zkušeností a optimalizovat své chování na základě odměn nebo sankcí. Různé varianty RL, jako je posílení učení z lidské zpětné vazby (RLHF), posílení učení s ověřitelnými odměnami (RLVR), optimalizace relativních zásad skupiny (GRPO) a optimalizace přímých preferencí (DPO), byly vyvinuty pro doladění LLM, zajištění jejich souladu s lidskými preferencemi a zlepšení jejich rozumových schopností.

Tento článek zkoumá různé přístupy k učení se posilování, které formují LLM, a zkoumá jejich přínos a dopad na vývoj AI.

Pochopení posilovacího učení v AI

Reinforcement Learning (RL) je paradigma strojového učení, kde se agent učí přijímat rozhodnutí interakcí s prostředím. Místo toho, aby se spoléhal pouze na označené datové sady, agent podniká kroky, dostává zpětnou vazbu ve formě odměn nebo sankcí a podle toho upravuje svou strategii.

U LLM posilovací učení zajišťuje, že modely generují reakce, které jsou v souladu s lidskými preferencemi, etickými pokyny a praktickým uvažováním. Cílem není pouze vytvářet syntakticky správné věty, ale také je učinit užitečnými, smysluplnými a v souladu se společenskými normami.

Posílení učení z lidské zpětné vazby (RLHF)

Jednou z nejrozšířenějších technik RL v tréninku LLM je  RLHF. Namísto spoléhání se pouze na předem definované soubory dat, RLHF vylepšuje LLM začleněním lidských preferencí do tréninkové smyčky. Tento proces obvykle zahrnuje:

1. Sběr lidské zpětné vazby: Lidští hodnotitelé posuzují modelem generované odpovědi a řadí je na základě kvality, koherence, vstřícnosti a přesnosti.
2. Školení modelu odměn: Tyto žebříčky se pak používají k trénování samostatného modelu odměn, který předpovídá, jaký výstup by lidé preferovali.
3. Jemné doladění pomocí RL: LLM je trénován pomocí tohoto modelu odměny, aby zdokonalil své reakce na základě lidských preferencí.

Tento přístup byl použit při zlepšování modelů jako ChatGPT a Claude. I když RLHF hrály zásadní roli při vytváření lepšího souladu LLM s preferencemi uživatelů, omezování zkreslení a zvyšování jejich schopnosti řídit se složitými instrukcemi, je náročné na zdroje a vyžaduje velký počet lidských anotátorů k vyhodnocení a doladění výstupů AI. Toto omezení vedlo vědce k prozkoumání alternativních metod, jako např Posílení učení ze zpětné vazby AI (RLAIF) si Posílení učení s ověřitelnými odměnami (RLVR).

RLAIF: Posílení učení ze zpětné vazby AI

Na rozdíl od RLHF se RLAIF spoléhá na preference generované umělou inteligencí při trénování LLM spíše než na lidskou zpětnou vazbu. Funguje tak, že využívá jiný systém umělé inteligence, typicky LLM, k vyhodnocování a hodnocení odpovědí, čímž vytváří automatizovaný systém odměn, který může řídit proces učení LLM.

Tento přístup řeší problémy škálovatelnosti spojené s RLHF, kde lidské anotace mohou být drahé a časově náročné. Využitím zpětné vazby AI zvyšuje RLAIF konzistenci a efektivitu a snižuje variabilitu způsobenou subjektivními lidskými názory. I když je RLAIF cenným přístupem ke zdokonalování LLM ve velkém, může někdy posílit existující předsudky přítomné v systému AI.

Posílení učení s ověřitelnými odměnami (RLVR)

Zatímco RLHF a RLAIF spoléhají na subjektivní zpětnou vazbu, RLVR využívá k výcviku LLM objektivní, programově ověřitelné odměny. Tato metoda je zvláště účinná pro úkoly, které mají jasné kritérium správnosti, jako jsou:

• Řešení matematických problémů
• Generování kódu
• Zpracování strukturovaných dat

V RLVR jsou reakce modelu vyhodnocovány pomocí předem definovaných pravidel nebo algoritmů. Funkce ověřitelné odměny určuje, zda odpověď splňuje očekávaná kritéria, přiřazuje vysoké skóre správným odpovědím a nízké skóre nesprávným.

Tento přístup snižuje závislost na lidském označování a zkreslení AI, takže školení je škálovatelnější a nákladově efektivnější. Například v úlohách matematického uvažování se RLVR používá k upřesnění modelů, jako je DeepSeek R1-Zero, což jim umožňuje sebezdokonalovat se bez lidského zásahu.

Optimalizace posilovacího učení pro LLM

Kromě výše uvedených technik, které řídí, jak LLM získávají odměny a učí se ze zpětné vazby, je stejně zásadním aspektem RL to, jak modely přijímají (nebo optimalizují) své chování (nebo zásady) na základě těchto odměn. Zde přicházejí na řadu pokročilé optimalizační techniky.

Optimalizace v RL je v podstatě proces aktualizace chování modelu za účelem maximalizace odměn. Zatímco tradiční přístupy RL často trpí nestabilitou a neefektivitou při dolaďování LLM, byly vyvinuty nové přístupy pro optimalizaci LLM. Zde jsou hlavní optimalizační strategie používané pro školení LLM:

• Proximální optimalizace zásad (PPO): PPO je jednou z nejpoužívanějších technik RL pro jemné doladění LLM. Hlavní výzvou v RL je zajistit, aby aktualizace modelu zlepšily výkon bez náhlých, drastických změn, které by mohly snížit kvalitu odezvy. PPO to řeší zavedením řízených aktualizací zásad, postupným a bezpečným zdokonalováním reakcí modelu, aby byla zachována stabilita. Vyvažuje také průzkum a využívání, pomáhá modelům objevovat lepší reakce a zároveň posiluje efektivní chování. Kromě toho je PPO efektivní na základě vzorků, používá menší datové dávky ke zkrácení doby školení při zachování vysokého výkonu. Tato metoda je široce rozšířená použitý v modelech, jako je ChatGPT, je zajištěno, že odpovědi zůstanou užitečné, relevantní a v souladu s lidskými očekáváními, aniž by se příliš přizpůsobily konkrétním signálům odměny.
• Přímá optimalizace preferencí (DPO): DPO je další optimalizační technika RL, která se zaměřuje na přímou optimalizaci výstupů modelu tak, aby odpovídaly lidským preferencím. Na rozdíl od tradičních algoritmů RL, které se spoléhají na komplexní modelování odměn, DPO přímo optimalizuje model na základě binárních dat preferencí – což znamená, že jednoduše určuje, zda je jeden výstup lepší než jiný. Tento přístup se spoléhá na lidské hodnotitele, kteří seřadí více odpovědí generovaných modelem pro danou výzvu. Poté model doladí, aby se zvýšila pravděpodobnost produkce odpovědí s vyšším hodnocením v budoucnu. DPO je obzvláště efektivní v situacích, kdy je obtížné získat podrobné modely odměn. Zjednodušením RL umožňuje DPO modelům umělé inteligence zlepšit jejich výstup bez výpočetní zátěže spojené se složitějšími technikami RL.
• Optimalizace relativních zásad skupiny (GRPO): Jednou z nejnovějších technik optimalizace RL pro LLM je GRPO. Zatímco typické techniky RL, jako je PPO, vyžadují hodnotový model k odhadu výhodnosti různých reakcí, což vyžaduje vysoký výpočetní výkon a značné paměťové zdroje, GRPO eliminuje potřebu samostatného hodnotového modelu použitím signálů odměn z různých generací na stejné výzvě. To znamená, že místo porovnávání výstupů se statickým hodnotovým modelem je porovnává mezi sebou, což výrazně snižuje výpočetní režii. Jedna z nejpozoruhodnějších aplikací GRPO byla viděna v DeepSeek R1-Zero, model, který byl trénován zcela bez doladění pod dohledem a dokázal si vyvinout pokročilé schopnosti uvažování prostřednictvím sebeevoluce.

Bottom Line

Posílení učení hraje klíčovou roli při zdokonalování velkých jazykových modelů (LLM) tím, že zlepšuje jejich soulad s lidskými preferencemi a optimalizuje jejich schopnosti uvažování. Techniky jako RLHF, RLAIF a RLVR poskytují různé přístupy k učení založenému na odměně, zatímco optimalizační metody jako PPO, DPO a GRPO zlepšují efektivitu a stabilitu tréninku. Jak se LLM neustále vyvíjejí, role posilovacího učení se stává kritickou při vytváření těchto modelů inteligentnějšími, etičtějšími a rozumnějšími.