Cad is Foghlaim Neartú ó Aiseolas Daonna (RLHF)

I ndomhan na hintleachta saorga (AI) atá de shíor ag athrú, is teicníc cheannródaíoch í Atreisiú Foghlaim Ón Aiseolas Daonna (RLHF) a úsáideadh chun ardmhúnlaí teanga a fhorbairt mar ChatGPT agus GPT-4. Sa bhlagphost seo, tumfaimid isteach i intricacies RLHF, déanfaimid iniúchadh ar a fheidhmchláir, agus tuigfimid a ról i múnlú na gcóras AI a chumhachtaíonn na huirlisí a idirghníomhaíonn muid go laethúil.

Is cur chuige chun cinn é Foghlaim Atreisithe Ó Aiseolas Daonna (RLHF) chun córais AI a oiliúint a chomhcheanglaíonn foghlaim athneartaithe le haiseolas daonna. Is bealach é próiseas foghlama níos láidre a chruthú trí eagna agus taithí oiliúnóirí daonna a ionchorprú sa phróiseas oiliúna múnla. Is éard atá i gceist leis an teicníc ná aiseolas daonna a úsáid chun comhartha luaíochta a chruthú, a úsáidtear ansin chun iompar an mhúnla a fheabhsú trí fhoghlaim athneartaithe.

Is próiseas í foghlaim treisithe, i dtéarmaí simplí, ina bhfoghlaimíonn gníomhaire AI conas cinntí a dhéanamh trí idirghníomhú le timpeallacht agus trí aiseolas a fháil i bhfoirm luach saothair nó pionós. Is é sprioc an ghníomhaire an luach saothair carnach a uasmhéadú le himeacht ama. Feabhsaíonn RLHF an próiseas seo trí aiseolas daonna-ghinte a chur in ionad na bhfeidhmeanna luach saothair réamhshainithe nó iad a fhorlíonadh, rud a ligeann don tsamhail roghanna agus tuiscintí casta daonna a ghabháil níos fearr.

Conas a Oibríonn RLHF

Is féidir an próiseas RLHF a bhriseadh síos i roinnt céimeanna:

1. Oiliúint mhúnla tosaigh: Ar dtús, déantar an tsamhail AI a oiliúint ag baint úsáide as foghlaim faoi mhaoirseacht, áit a soláthraíonn oiliúnóirí daonna samplaí lipéadaithe den iompar ceart. Foghlaimíonn an tsamhail conas an gníomh nó an t-aschur ceart a thuar bunaithe ar na hionchuir a thugtar.
2. Bailiúchán aiseolais daonna: Tar éis an tsamhail tosaigh a bheith oilte, tá oiliúnóirí daonna ag baint le haiseolas a sholáthar ar fheidhmíocht an mhúnla. Rangaíonn siad aschuir nó gníomhartha samhail-ghinte éagsúla bunaithe ar a gcáilíocht nó ar a gceart. Úsáidtear an t-aiseolas seo chun comhartha luaíochta a chruthú don fhoghlaim atreisithe.
3. Foghlaim athneartaithe: Déantar an tsamhail a mhionchoigeartú ansin trí leas a bhaint as Optamú Beartais Cóngarach (PPO) nó algartaim chomhchosúla a ionchorpraíonn na comharthaí luach saothair daonna-ghinte. Leanann an tsamhail ar aghaidh ag feabhsú a feidhmíochta trí fhoghlaim ón aiseolas a sholáthraíonn na hoiliúnóirí daonna.
4. Próiseas atriallach: Déantar an próiseas a bhaineann le haiseolas daonna a bhailiú agus an tsamhail a scagadh trí fhoghlaim athneartaithe a atriallach, rud a fhágann go dtiocfaidh feabhas leanúnach ar fheidhmíocht an mhúnla.

RLHF i ChatGPT agus GPT-4

Is samhlacha teanga den scoth iad ChatGPT agus GPT-4 a d’fhorbair OpenAI agus a cuireadh oiliúint orthu ag baint úsáide as RLHF. Bhí ról ríthábhachtach ag an teicníocht seo maidir le feidhmíocht na múnlaí sin a fheabhsú agus iad a dhéanamh níos cumasaí chun freagairtí cosúil le daoine a ghiniúint.

I gcás ChatGPT, cuirtear oiliúint ar an tsamhail tosaigh trí leas a bhaint as mionchoigeartú maoirsithe. Bíonn oiliúnóirí AI daonna i mbun comhráite, ag imirt róil an úsáideora agus an chúntóra AI araon, chun tacar sonraí a ghiniúint a léiríonn cásanna éagsúla comhrá. Foghlaimíonn an tsamhail ansin ón tacar sonraí seo tríd an gcéad fhreagra cuí eile sa chomhrá a thuar.

Ansin, cuirtear tús leis an bpróiseas chun aiseolas daonna a bhailiú. Rangaíonn oiliúnóirí AI freagraí iolracha a ghineann samhlacha bunaithe ar a n-ábharthacht, a gcomhleanúnachas agus a gcáilíocht. Tiontaítear an t-aiseolas seo ina chomhartha luaíochta, agus déantar an tsamhail a mhionchoigeartú trí úsáid a bhaint as halgartaim foghlama treisithe.

Leanann GPT-4, leagan chun cinn dá réamhtheachtaí GPT-3, próiseas comhchosúil. Cuirtear oiliúint ar an tsamhail tosaigh ag baint úsáide as tacar sonraí ollmhór ina bhfuil téacs ó fhoinsí éagsúla. Ionchorpraítear aiseolas daonna ansin le linn na céime foghlama treisithe, rud a chabhraíonn leis an tsamhail nuanceanna caolchúiseacha agus roghanna nach bhfuil ionchódaithe go héasca i bhfeidhmeanna luach saothair réamhshainithe a ghabháil.

Buntáistí RLHF i gCórais AI

Tugann RLHF roinnt buntáistí maidir le córais AI a fhorbairt mar ChatGPT agus GPT-4:

• Feidhmíocht fheabhsaithe: Trí aiseolas daonna a ionchorprú sa phróiseas foghlama, cuidíonn RLHF le córais AI tuiscint níos fearr a fháil ar roghanna casta daonna agus freagraí níos cruinne, níos soiléire agus atá ábhartha ó thaobh an chomhthéacs a tháirgeadh.
• Inoiriúnaitheacht: Cuireann RLHF ar chumas samhlacha AI oiriúnú do thascanna agus cásanna éagsúla trí fhoghlaim ó thaithí agus saineolas éagsúil oiliúnóirí daonna. Ligeann an tsolúbthacht seo do na samhlacha feidhmiú go maith in iarratais éagsúla, ó AI comhrá go giniúint ábhair agus ina dhiaidh sin.
• Laofachtaí laghdaithe: Cuidíonn an próiseas atriallach maidir le haiseolas a bhailiú agus an tsamhail a scagadh chun aghaidh a thabhairt ar laofachtaí atá sna sonraí oiliúna tosaigh agus iad a mhaolú. De réir mar a dhéanann oiliúnóirí daonna na haschuir a ghintear sa mhúnla a mheas agus a rangú, is féidir leo iompar neamh-inmhianaithe a aithint agus aghaidh a thabhairt air, ag cinntiú go bhfuil an córas AI níos ailínithe le luachanna daonna.
• Feabhsú leanúnach: Ceadaíonn an próiseas RLHF feabhsú leanúnach ar fheidhmíocht na samhla. De réir mar a chuireann oiliúnóirí daonna níos mó aiseolais ar fáil agus de réir mar a théann an tsamhail faoi fhoghlaim athneartaithe, éiríonn sé níos cumasaí maidir le haschuir ardchaighdeáin a ghiniúint.
• Sábháilteacht feabhsaithe: Cuidíonn RLHF le córais AI níos sábháilte a fhorbairt trí chead a thabhairt d’oiliúnóirí daonna an tsamhail a stiúradh ó ábhar díobhálach nó gan iarraidh a ghiniúint. Cuidíonn an lúb aiseolais seo lena chinntiú go mbíonn córais AI níos iontaofa agus níos iontaofa ina n-idirghníomhaíochtaí le húsáideoirí.

Dúshláin agus Dearcadh sa Todhchaí

Cé go bhfuil sé cruthaithe go bhfuil RLHF éifeachtach maidir le feabhas a chur ar chórais AI mar ChatGPT agus GPT-4, tá dúshláin le sárú fós agus réimsí le haghaidh taighde amach anseo:

• Inscálaitheacht: Toisc go mbraitheann an próiseas ar aiseolas daonna, d’fhéadfadh sé a bheith dian ar acmhainní agus am-íditheach é a scálú chun samhlacha níos mó agus níos casta a oiliúint. D’fhéadfaí cabhrú le dul i ngleic leis an tsaincheist seo trí mhodhanna a fhorbairt chun an próiseas aiseolais a uathoibriú nó a leath-uathoibriú.
• Athbhrí agus suibiachtúlacht: Is féidir le haiseolas daonna a bheith suibiachtúil agus féadfaidh sé a bheith éagsúil idir oiliúnóirí. D’fhéadfadh neamhréireachtaí sna comharthaí luach saothair a bheith mar thoradh air seo agus d’fhéadfadh tionchar a bheith aige ar fheidhmíocht na samhla. D'fhéadfadh sé go gcabhródh forbairt treoirlínte níos soiléire agus meicníochtaí chun comhdhearcadh a fhorbairt d'oiliúnóirí daonna chun an fhadhb seo a mhaolú.
• Ailíniú luach fadtéarmach: Is dúshlán é a chinntiú go bhfanann córais AI ailínithe le luachanna daonna san fhadtéarma. Beidh taighde leanúnach i réimsí mar shamhaltú luach saothair agus sábháilteacht AI ríthábhachtach chun ailíniú luacha a choinneáil de réir mar a thagann córais AI chun cinn.

Is cur chuige bunathraithe é RLHF in oiliúint AI a bhí ríthábhachtach i bhforbairt ardsamhlacha teanga ar nós ChatGPT agus GPT-4. Trí fhoghlaim athneartaithe a chomhcheangal le haiseolas daonna, cuireann RLHF ar chumas córais AI tuiscint níos fearr a fháil agus oiriúnú do roghanna casta daonna, rud a fhágann go bhfuil feidhmíocht agus sábháilteacht níos fearr. De réir mar a leanann an réimse AI ag dul chun cinn, tá sé ríthábhachtach infheistíocht a dhéanamh i dtaighde breise agus i bhforbairt teicnící cosúil le RLHF chun a chinntiú go gcruthófar córais AI atá cumhachtach ní hamháin ach atá ailínithe freisin le luachanna agus ionchais an duine.