Što je pojačano učenje iz ljudske povratne informacije (RLHF)

U svijetu umjetne inteligencije (AI), koji se stalno razvija, Reinforcement Learning From Human Feedback (RLHF) revolucionarna je tehnika koja se koristi za razvoj naprednih jezičnih modela kao što su ChatGPT i GPT-4. U ovom postu na blogu zaronit ćemo u zamršenost RLHF-a, istražiti njegove primjene i razumjeti njegovu ulogu u oblikovanju sustava umjetne inteligencije koji pokreću alate s kojima svakodnevno komuniciramo.

Učenje potkrepljenjem iz ljudske povratne informacije (RLHF) je napredni pristup obuci AI sustava koji kombinira potkrepljeno učenje s ljudskom povratnom informacijom. To je način da se stvori robusniji proces učenja uključivanjem mudrosti i iskustva ljudskih trenera u model procesa obuke. Tehnika uključuje korištenje ljudske povratne informacije za stvaranje signala nagrade, koji se zatim koristi za poboljšanje ponašanja modela kroz učenje s potkrepljenjem.

Učenje s pojačanjem, jednostavnim rječnikom rečeno, proces je u kojem agent umjetne inteligencije uči donositi odluke interakcijom s okolinom i primanjem povratnih informacija u obliku nagrada ili kazni. Cilj agenta je maksimizirati kumulativnu nagradu tijekom vremena. RLHF poboljšava ovaj proces zamjenjujući ili dopunjavajući unaprijed definirane funkcije nagrađivanja s povratnom informacijom koju stvaraju ljudi, omogućujući tako modelu da bolje uhvati složene ljudske preferencije i razumijevanja.

Kako radi RLHF

Proces RLHF može se podijeliti u nekoliko koraka:

1. Početna obuka modela: U početku se model umjetne inteligencije trenira korištenjem nadziranog učenja, gdje ljudski treneri daju označene primjere ispravnog ponašanja. Model uči predvidjeti ispravnu akciju ili izlaz na temelju danih inputa.
2. Prikupljanje ljudskih povratnih informacija: Nakon što je početni model obučen, ljudski treneri uključeni su u pružanje povratnih informacija o izvedbi modela. Oni rangiraju različite izlaze ili radnje generirane modelom na temelju njihove kvalitete ili ispravnosti. Ova se povratna informacija koristi za stvaranje signala nagrade za učenje s potkrepljenjem.
3. Pojačanje učenja: Model se zatim fino podešava pomoću optimizacije proksimalne politike (PPO) ili sličnih algoritama koji uključuju signale nagrade koje generiraju ljudi. Model nastavlja poboljšavati svoju izvedbu učeći iz povratnih informacija koje su dali ljudski treneri.
4. Iterativni proces: Proces prikupljanja ljudskih povratnih informacija i usavršavanja modela kroz učenje s potkrepljenjem ponavlja se iterativno, što dovodi do kontinuiranog poboljšanja izvedbe modela.

RLHF u ChatGPT i GPT-4

ChatGPT i GPT-4 su najsuvremeniji jezični modeli koje je razvio OpenAI koji su obučeni pomoću RLHF-a. Ova tehnika odigrala je ključnu ulogu u poboljšanju izvedbe ovih modela i učinila ih sposobnijima za generiranje odgovora sličnih ljudskim.

U slučaju ChatGPT-a, početni model se obučava pomoću nadziranog finog podešavanja. Ljudski AI treneri sudjeluju u razgovorima, igrajući i uloge korisnika i AI pomoćnika, kako bi generirali skup podataka koji predstavlja različite scenarije razgovora. Model zatim uči iz tog skupa podataka predviđajući sljedeći odgovarajući odgovor u razgovoru.

Zatim počinje proces prikupljanja ljudskih povratnih informacija. Instruktori AI rangiraju višestruke odgovore generirane modelom na temelju njihove relevantnosti, koherentnosti i kvalitete. Ta se povratna informacija pretvara u signal nagrađivanja, a model se fino podešava pomoću algoritama učenja potkrepljenja.

GPT-4, napredna verzija svog prethodnika GPT-3, slijedi sličan proces. Početni model trenira se pomoću golemog skupa podataka koji sadrži tekst iz različitih izvora. Ljudske povratne informacije zatim se ugrađuju tijekom faze učenja potkrepljenja, pomažući modelu da uhvati suptilne nijanse i preferencije koje nije lako kodirati u unaprijed definiranim funkcijama nagrađivanja.

Prednosti RLHF-a u sustavima umjetne inteligencije

RLHF nudi nekoliko prednosti u razvoju AI sustava kao što su ChatGPT i GPT-4:

• Poboljšane performanse: Uključivanjem ljudske povratne informacije u proces učenja, RLHF pomaže sustavima umjetne inteligencije da bolje razumiju složene ljudske preferencije i proizvedu točnije, koherentnije i kontekstualno relevantnije odgovore.
• Prilagodljivost: RLHF omogućuje AI modelima da se prilagode različitim zadacima i scenarijima učeći iz različitih iskustava i stručnosti ljudskih trenera. Ova fleksibilnost omogućuje modelima dobru izvedbu u raznim aplikacijama, od AI-ja za razgovor do generiranja sadržaja i šire.
• Smanjene pristranosti: Iterativni proces prikupljanja povratnih informacija i usavršavanja modela pomaže u rješavanju i ublažavanju pristranosti prisutnih u podacima o početnoj obuci. Dok treneri ljudi procjenjuju i rangiraju rezultate generirane modelom, oni mogu identificirati i riješiti neželjeno ponašanje, osiguravajući da je sustav umjetne inteligencije više usklađen s ljudskim vrijednostima.
• Stalno poboljšanje: RLHF proces omogućuje kontinuirano poboljšanje performansi modela. Kako ljudski treneri daju više povratnih informacija, a model prolazi kroz učenje s pojačanjem, on postaje sve vještiji u stvaranju visokokvalitetnih rezultata.
• Poboljšana sigurnost: RLHF doprinosi razvoju sigurnijih AI sustava dopuštajući ljudskim trenerima da usmjere model dalje od generiranja štetnog ili neželjenog sadržaja. Ova povratna sprega pomaže osigurati da su AI sustavi pouzdaniji i pouzdaniji u svojim interakcijama s korisnicima.

Izazovi i buduće perspektive

Iako se RLHF pokazao učinkovitim u poboljšanju AI sustava kao što su ChatGPT i GPT-4, još uvijek postoje izazovi koje treba prevladati i područja za buduća istraživanja:

• skalabilnost: Budući da se proces oslanja na ljudske povratne informacije, njegovo skaliranje za obuku većih i složenijih modela može zahtijevati puno resursa i vremena. Razvijanje metoda za automatiziranje ili poluautomatiziranje procesa povratnih informacija moglo bi pomoći u rješavanju ovog problema.
• Dvosmislenost i subjektivnost: Ljudske povratne informacije mogu biti subjektivne i mogu se razlikovati od trenera do trenera. To može dovesti do nedosljednosti u signalima nagrađivanja i potencijalno utjecati na izvedbu modela. Razvijanje jasnijih smjernica i mehanizama za postizanje konsenzusa za ljudske trenere može pomoći u ublažavanju ovog problema.
• Dugoročno usklađivanje vrijednosti: Osigurati da sustavi umjetne inteligencije ostanu dugoročno usklađeni s ljudskim vrijednostima izazov je s kojim se treba pozabaviti. Kontinuirano istraživanje u područjima poput modeliranja nagrađivanja i sigurnosti umjetne inteligencije bit će ključno za održavanje usklađenosti vrijednosti kako se sustavi umjetne inteligencije budu razvijali.

RLHF je transformativni pristup obuci umjetne inteligencije koji je bio ključan u razvoju naprednih jezičnih modela kao što su ChatGPT i GPT-4. Kombinirajući učenje s pojačanjem i ljudskim povratnim informacijama, RLHF omogućuje sustavima umjetne inteligencije da bolje razumiju i prilagode se složenim ljudskim preferencijama, što dovodi do poboljšanih performansi i sigurnosti. Kako polje umjetne inteligencije nastavlja napredovati, ključno je ulagati u daljnja istraživanja i razvoj tehnika kao što je RLHF kako bi se osiguralo stvaranje sustava umjetne inteligencije koji nisu samo moćni, već i usklađeni s ljudskim vrijednostima i očekivanjima.