Mi az a megerősítő tanulás az emberi visszajelzésből (RLHF)

A mesterséges intelligencia (AI) folyamatosan fejlődő világában az Inforcement Learning From Human Feedback (RLHF) egy úttörő technika, amelyet olyan fejlett nyelvi modellek kifejlesztésére használtak, mint a ChatGPT és a GPT-4. Ebben a blogbejegyzésben belemerülünk az RLHF fortélyaiba, feltárjuk az alkalmazásait, és megértjük, milyen szerepet játszik a mesterséges intelligencia-rendszerek kialakításában, amelyek a mindennapi interakciónkat használó eszközöket táplálják.

Az RLHF (Inforcement Learning From Human Feedback) az AI-rendszerek képzésének fejlett megközelítése, amely a megerősítő tanulást emberi visszajelzéssel ötvözi. Ez egy módszer egy robusztusabb tanulási folyamat létrehozására azáltal, hogy az emberi oktatók bölcsességét és tapasztalatát beépítjük a modellképzési folyamatba. A technika magában foglalja az emberi visszacsatolás felhasználását egy jutalomjel létrehozására, amelyet aztán a modell viselkedésének javítására használnak a megerősítő tanulás révén.

A megerősítő tanulás leegyszerűsítve egy olyan folyamat, amelyben az AI-ügynök megtanul döntéseket hozni azáltal, hogy interakcióba lép a környezettel, és visszajelzést kap jutalmak vagy büntetések formájában. Az ügynök célja a halmozott jutalom maximalizálása az idő múlásával. Az RLHF fokozza ezt a folyamatot azáltal, hogy az előre meghatározott jutalmazási funkciókat ember által generált visszajelzéssel helyettesíti vagy kiegészíti, így lehetővé teszi a modell számára, hogy jobban megragadja az összetett emberi preferenciákat és megértéseket.

Hogyan működik az RLHF

Az RLHF folyamata több lépésre bontható:

1. Kezdeti modellképzés: Kezdetben az AI-modellt felügyelt tanulással oktatják, ahol az emberi trénerek címkézett példákat mutatnak be a helyes viselkedésre. A modell megtanulja megjósolni a helyes műveletet vagy kimenetet az adott bemenetek alapján.
2. Emberi visszajelzések gyűjtése: A kezdeti modell betanítása után az emberi trénerek részt vesznek abban, hogy visszajelzést adjanak a modell teljesítményéről. Minőségük vagy helyességük alapján rangsorolják a különböző modell által generált kimeneteket vagy tevékenységeket. Ezt a visszacsatolást arra használják, hogy jutalomjelet hozzanak létre a megerősítő tanuláshoz.
3. Megerősítő tanulás: A modell ezután finomhangolásra kerül Proximal Policy Optimization (PPO) vagy hasonló algoritmusok segítségével, amelyek magukban foglalják az ember által generált jutalomjeleket. A modell tovább javítja teljesítményét azáltal, hogy tanul a humánoktatók visszajelzéseiből.
4. Iteratív folyamat: Az emberi visszajelzések gyűjtésének és a modell megerősítő tanulással történő finomításának folyamata iteratív módon ismétlődik, ami a modell teljesítményének folyamatos javulásához vezet.

RLHF a ChatGPT-ben és a GPT-4-ben

A ChatGPT és a GPT-4 az OpenAI által kifejlesztett legkorszerűbb nyelvi modellek, amelyeket RLHF segítségével képeztek ki. Ez a technika döntő szerepet játszott e modellek teljesítményének fokozásában, és képessé tette őket emberszerű válaszok generálására.

A ChatGPT esetében a kezdeti modellt felügyelt finomhangolással betanítják. Az emberi mesterséges intelligencia oktatói beszélgetésekben vesznek részt, mind a felhasználói, mind a mesterséges intelligencia asszisztens szerepét betöltve, hogy létrehozzanak egy adatkészletet, amely változatos beszélgetési forgatókönyveket reprezentál. A modell ezután tanul ebből az adatkészletből azáltal, hogy megjósolja a következő megfelelő választ a beszélgetésben.

Ezután megkezdődik az emberi visszajelzések gyűjtésének folyamata. Az AI-oktatók több modell által generált választ rangsorolnak azok relevanciája, koherenciája és minősége alapján. Ezt a visszacsatolást jutalomjellé alakítják, és a modellt megerősítő tanulási algoritmusok segítségével finomhangolják.

A GPT-4, a GPT-3 elődjének továbbfejlesztett változata hasonló folyamatot követ. A kezdeti modell képzése egy hatalmas adathalmaz segítségével történik, amely különféle forrásokból származó szöveget tartalmaz. Az emberi visszajelzést ezután beépítik a megerősítő tanulási szakaszba, segítve a modellt, hogy megragadja azokat a finom árnyalatokat és preferenciákat, amelyek nem könnyen kódolhatók előre meghatározott jutalmazási funkciókban.

Az RLHF előnyei az AI-rendszerekben

Az RLHF számos előnnyel rendelkezik az olyan mesterséges intelligencia rendszerek fejlesztésében, mint a ChatGPT és a GPT-4:

• Jobb teljesítmény: Azáltal, hogy az emberi visszajelzéseket beépíti a tanulási folyamatba, az RLHF segít a mesterséges intelligencia rendszereknek jobban megérteni az összetett emberi preferenciákat, és pontosabb, koherensebb és kontextus szempontjából relevánsabb válaszokat adni.
• Alkalmazhatóság: Az RLHF lehetővé teszi a mesterséges intelligencia modellek számára, hogy alkalmazkodjanak a különböző feladatokhoz és forgatókönyvekhez azáltal, hogy tanulnak az emberi oktatók sokrétű tapasztalataiból és szakértelméből. Ez a rugalmasság lehetővé teszi, hogy a modellek jól teljesítsenek különböző alkalmazásokban, a párbeszédes AI-tól a tartalomgenerálásig és azon túl.
• Csökkentett torzítások: A visszacsatolás gyűjtésének és a modell finomításának iteratív folyamata segít a kezdeti betanítási adatokban előforduló torzítások kezelésében és mérséklésében. Amint az emberi trénerek értékelik és rangsorolják a modell által generált kimeneteket, képesek azonosítani és kezelni a nemkívánatos viselkedést, biztosítva, hogy az AI-rendszer jobban igazodjon az emberi értékekhez.
• Folyamatos fejlesztés: Az RLHF eljárás lehetővé teszi a modell teljesítményének folyamatos javítását. Ahogy az emberi trénerek több visszajelzést adnak, és a modell megerősítő tanuláson megy keresztül, egyre ügyesebb lesz a kiváló minőségű eredmények előállításában.
• Fokozott biztonság: Az RLHF hozzájárul a biztonságosabb mesterséges intelligencia-rendszerek kifejlesztéséhez, lehetővé téve az emberi oktatók számára, hogy eltereljék a modellt a káros vagy nem kívánt tartalom generálásától. Ez a visszacsatolási hurok segít abban, hogy az AI-rendszerek megbízhatóbbak és megbízhatóbbak legyenek a felhasználókkal folytatott interakciókban.

Kihívások és jövőképek

Noha az RLHF hatékonynak bizonyult az olyan mesterséges intelligencia rendszerek fejlesztésében, mint a ChatGPT és a GPT-4, még mindig vannak kihívások, amelyeket le kell küzdeni, és vannak olyan területek, amelyek a jövőbeli kutatásra irányulnak:

• skálázhatóság: Mivel a folyamat emberi visszajelzéseken alapul, a nagyobb és összetettebb modellek betanítása érdekében erőforrás- és időigényes lehet. A visszacsatolási folyamat automatizálására vagy félig automatizálására szolgáló módszerek kidolgozása segíthet a probléma megoldásában.
• Kétértelműség és szubjektivitás: Az emberi visszajelzések szubjektívek lehetnek, és az oktatók között változhatnak. Ez következetlenségekhez vezethet a jutalomjelekben, és potenciálisan befolyásolhatja a modell teljesítményét. Világosabb iránymutatások és konszenzusteremtő mechanizmusok kidolgozása az emberi oktatók számára segíthet enyhíteni ezt a problémát.
• Hosszú távú értékegyeztetés: Annak biztosítása, hogy a mesterséges intelligencia rendszerek hosszú távon összhangban maradjanak az emberi értékekkel, olyan kihívás, amellyel foglalkozni kell. Az olyan területeken végzett folyamatos kutatás, mint a jutalommodellezés és a mesterséges intelligencia biztonsága, kulcsfontosságú lesz az AI-rendszerek fejlődésével párhuzamosan az értékek összehangolásában.

Az RLHF egy transzformatív megközelítés az AI-képzésben, amely kulcsfontosságú volt a fejlett nyelvi modellek, például a ChatGPT és a GPT-4 fejlesztésében. A megerősítő tanulás és az emberi visszacsatolás kombinálásával az RLHF lehetővé teszi az AI-rendszereknek, hogy jobban megértsék és alkalmazkodjanak az összetett emberi preferenciákhoz, ami jobb teljesítményt és biztonságot eredményez. Mivel a mesterséges intelligencia területe folyamatosan fejlődik, kulcsfontosságú az olyan technikák további kutatásába és fejlesztésébe való befektetés, mint az RLHF, hogy biztosítsák olyan AI-rendszerek létrehozását, amelyek nemcsak hatékonyak, hanem összhangban vannak az emberi értékekkel és elvárásokkal.