Hvad er forstærkning at lære af menneskelig feedback (RLHF)

I den konstant udviklende verden af ​​kunstig intelligens (AI) er Reinforcement Learning From Human Feedback (RLHF) en banebrydende teknik, der er blevet brugt til at udvikle avancerede sprogmodeller som ChatGPT og GPT-4. I dette blogindlæg vil vi dykke ned i RLHF's forviklinger, udforske dets applikationer og forstå dets rolle i at forme de AI-systemer, der driver de værktøjer, vi dagligt interagerer med.

Reinforcement Learning From Human Feedback (RLHF) er en avanceret tilgang til træning af AI-systemer, der kombinerer forstærkningslæring med menneskelig feedback. Det er en måde at skabe en mere robust læringsproces ved at inddrage menneskelige træneres visdom og erfaring i modeltræningsprocessen. Teknikken går ud på at bruge menneskelig feedback til at skabe et belønningssignal, som derefter bruges til at forbedre modellens adfærd gennem forstærkningslæring.

Forstærkende læring er i enkle vendinger en proces, hvor en AI-agent lærer at træffe beslutninger ved at interagere med et miljø og modtage feedback i form af belønninger eller sanktioner. Agentens mål er at maksimere den kumulative belønning over tid. RLHF forbedrer denne proces ved at erstatte eller supplere de foruddefinerede belønningsfunktioner med menneskeskabt feedback, hvilket gør det muligt for modellen bedre at fange komplekse menneskelige præferencer og forståelser.

Sådan fungerer RLHF

Processen med RLHF kan opdeles i flere trin:

1. Indledende modeluddannelse: I begyndelsen trænes AI-modellen ved hjælp af superviseret læring, hvor menneskelige trænere giver mærkede eksempler på korrekt adfærd. Modellen lærer at forudsige den korrekte handling eller output baseret på de givne input.
2. Indsamling af menneskelig feedback: Efter at den indledende model er blevet trænet, er menneskelige trænere involveret i at give feedback på modellens præstation. De rangerer forskellige modelgenererede output eller handlinger baseret på deres kvalitet eller korrekthed. Denne feedback bruges til at skabe et belønningssignal for forstærkende læring.
3. Forstærkning læring: Modellen finjusteres derefter ved hjælp af Proximal Policy Optimization (PPO) eller lignende algoritmer, der inkorporerer de menneskeskabte belønningssignaler. Modellen fortsætter med at forbedre sin præstation ved at lære af feedback fra de menneskelige trænere.
4. Iterativ proces: Processen med at indsamle menneskelig feedback og forfine modellen gennem forstærkende læring gentages iterativt, hvilket fører til kontinuerlig forbedring af modellens ydeevne.

RLHF i ChatGPT og GPT-4

ChatGPT og GPT-4 er state-of-the-art sprogmodeller udviklet af OpenAI, som er blevet trænet ved hjælp af RLHF. Denne teknik har spillet en afgørende rolle i at forbedre ydeevnen af ​​disse modeller og gøre dem mere i stand til at generere menneskelignende svar.

I tilfælde af ChatGPT trænes den indledende model ved hjælp af overvåget finjustering. Menneskelige AI-trænere deltager i samtaler og spiller både bruger- og AI-assistentrollerne for at generere et datasæt, der repræsenterer forskellige samtalescenarier. Modellen lærer derefter af dette datasæt ved at forudsige det næste passende svar i samtalen.

Dernæst begynder processen med at indsamle menneskelig feedback. AI-trænere rangerer flere modelgenererede svar baseret på deres relevans, sammenhæng og kvalitet. Denne feedback konverteres til et belønningssignal, og modellen finjusteres ved hjælp af forstærkningslæringsalgoritmer.

GPT-4, en avanceret version af sin forgænger GPT-3, følger en lignende proces. Den indledende model trænes ved hjælp af et stort datasæt, der indeholder tekst fra forskellige kilder. Menneskelig feedback inkorporeres derefter under forstærkningsindlæringsfasen, hvilket hjælper modellen med at fange subtile nuancer og præferencer, som ikke let kodes i foruddefinerede belønningsfunktioner.

Fordele ved RLHF i AI-systemer

RLHF tilbyder flere fordele i udviklingen af ​​AI-systemer som ChatGPT og GPT-4:

• Forbedret ydeevne: Ved at inkorporere menneskelig feedback i læringsprocessen hjælper RLHF AI-systemer med bedre at forstå komplekse menneskelige præferencer og producere mere nøjagtige, sammenhængende og kontekstuelt relevante svar.
• tilpasningsevne: RLHF gør det muligt for AI-modeller at tilpasse sig forskellige opgaver og scenarier ved at lære af menneskelige træneres forskellige erfaringer og ekspertise. Denne fleksibilitet gør det muligt for modellerne at fungere godt i forskellige applikationer, fra samtale-AI til indholdsgenerering og videre.
• Reducerede skævheder: Den iterative proces med at indsamle feedback og forfine modellen hjælper med at adressere og afbøde skævheder, der er til stede i de indledende træningsdata. Når menneskelige trænere evaluerer og rangerer de modelgenererede output, kan de identificere og adressere uønsket adfærd og sikre, at AI-systemet er mere tilpasset menneskelige værdier.
• Løbende forbedringer: RLHF-processen giver mulighed for kontinuerlig forbedring af modellens ydeevne. Efterhånden som menneskelige trænere giver mere feedback, og modellen gennemgår forstærkende læring, bliver den mere og mere dygtig til at generere output af høj kvalitet.
• Forbedret sikkerhed: RLHF bidrager til udviklingen af ​​sikrere AI-systemer ved at give menneskelige trænere mulighed for at styre modellen væk fra at generere skadeligt eller uønsket indhold. Denne feedbackloop hjælper med at sikre, at AI-systemer er mere pålidelige og troværdige i deres interaktion med brugerne.

Udfordringer og fremtidsperspektiver

Mens RLHF har vist sig effektiv til at forbedre AI-systemer som ChatGPT og GPT-4, er der stadig udfordringer at overvinde og områder for fremtidig forskning:

• Skalerbarhed: Da processen er afhængig af menneskelig feedback, kan det være ressourcekrævende og tidskrævende at skalere den til at træne større og mere komplekse modeller. Udvikling af metoder til at automatisere eller semi-automatisere feedbackprocessen kan hjælpe med at løse dette problem.
• Tvetydighed og subjektivitet: Menneskelig feedback kan være subjektiv og kan variere mellem trænere. Dette kan føre til uoverensstemmelser i belønningssignalerne og potentielt påvirke modellens ydeevne. Udvikling af klarere retningslinjer og konsensusskabende mekanismer for menneskelige trænere kan hjælpe med at afhjælpe dette problem.
• Langsigtet værditilpasning: At sikre, at AI-systemer forbliver på linje med menneskelige værdier på lang sigt, er en udfordring, der skal løses. Kontinuerlig forskning inden for områder som belønningsmodellering og AI-sikkerhed vil være afgørende for at opretholde værditilpasning, efterhånden som AI-systemer udvikler sig.

RLHF er en transformativ tilgang til AI-træning, der har været afgørende i udviklingen af ​​avancerede sprogmodeller som ChatGPT og GPT-4. Ved at kombinere forstærkende læring med menneskelig feedback gør RLHF det muligt for AI-systemer bedre at forstå og tilpasse sig komplekse menneskelige præferencer, hvilket fører til forbedret ydeevne og sikkerhed. Efterhånden som AI-området fortsætter med at udvikle sig, er det afgørende at investere i yderligere forskning og udvikling af teknikker som RLHF for at sikre skabelsen af ​​AI-systemer, der ikke kun er kraftfulde, men også er i overensstemmelse med menneskelige værdier og forventninger.