מהי חיזוק למידה ממשוב אנושי (RLHF)

בעולם המתפתח כל הזמן של בינה מלאכותית (AI), למידה של חיזוק משוב אנושי (RLHF) היא טכניקה פורצת דרך ששימשה לפיתוח מודלים מתקדמים של שפה כמו ChatGPT ו-GPT-4. בפוסט זה בבלוג, נצלול אל המורכבויות של RLHF, נחקור את היישומים שלה ונבין את תפקידו בעיצוב מערכות הבינה המלאכותית המניעות את הכלים איתם אנו מתקשרים מדי יום.

למידת חיזוק ממשוב אנושי (RLHF) היא גישה מתקדמת לאימון מערכות בינה מלאכותית המשלבת למידת חיזוק עם משוב אנושי. זוהי דרך ליצור תהליך למידה חזק יותר על ידי שילוב החוכמה והניסיון של מאמנים אנושיים בתהליך אימון המודל. הטכניקה כוללת שימוש במשוב אנושי ליצירת אות תגמול, אשר משמש לאחר מכן לשיפור התנהגות המודל באמצעות למידת חיזוק.

למידת חיזוק, במילים פשוטות, היא תהליך שבו סוכן AI לומד לקבל החלטות על ידי אינטראקציה עם סביבה וקבלת משוב בצורה של תגמולים או עונשים. מטרת הסוכן היא למקסם את התגמול המצטבר לאורך זמן. RLHF משפר תהליך זה על ידי החלפה, או השלמה, של פונקציות התגמול המוגדרות מראש במשוב שנוצר על ידי אדם, ובכך מאפשר למודל ללכוד טוב יותר העדפות והבנות אנושיות מורכבות.

איך RLHF עובד

ניתן לפרק את התהליך של RLHF למספר שלבים:

1. אימון מודל ראשוני: בהתחלה, מודל הבינה המלאכותית מאומן באמצעות למידה מפוקחת, שבה מאמנים אנושיים מספקים דוגמאות מסומנות של התנהגות נכונה. המודל לומד לחזות את הפעולה או הפלט הנכונים בהתבסס על התשומות הנתונות.
2. אוסף משוב אנושי: לאחר הכשרה של המודל הראשוני, מאמנים אנושיים מעורבים במתן משוב על ביצועי המודל. הם מדרגים תפוקות או פעולות שונות שנוצרו על ידי מודל על סמך איכותם או נכונותם. משוב זה משמש ליצירת אות תגמול עבור למידת חיזוק.
3. לימוד עם חיזוקים: לאחר מכן, המודל מכוון עדין באמצעות אופטימיזציה של מדיניות פרוקסימלית (PPO) או אלגוריתמים דומים המשלבים את אותות התגמול שנוצרו על ידי האדם. המודל ממשיך לשפר את ביצועיו על ידי למידה מהמשוב שמספקים המאמנים האנושיים.
4. תהליך איטרטיבי: תהליך איסוף המשוב האנושי וחידוד המודל באמצעות למידת חיזוק חוזר על עצמו באופן איטרטיבי, מה שמוביל לשיפור מתמיד בביצועי המודל.

RLHF ב-ChatGPT ו-GPT-4

ChatGPT ו-GPT-4 הם מודלים חדישים של שפה שפותחו על ידי OpenAI שהוכשרו באמצעות RLHF. לטכניקה זו יש תפקיד מכריע בשיפור הביצועים של מודלים אלה והפיכתם ליכולת יותר ליצור תגובות דמויות אדם.

במקרה של ChatGPT, המודל הראשוני מאומן באמצעות כוונון עדין בפיקוח. מאמני בינה מלאכותית אנושית עוסקים בשיחות, תוך שהם ממלאים את תפקיד המשתמש וגם בתפקיד עוזר הבינה המלאכותית, כדי ליצור מערך נתונים המייצג תרחישי שיחה מגוונים. לאחר מכן, המודל לומד ממערך הנתונים הזה על ידי חיזוי התגובה המתאימה הבאה בשיחה.

לאחר מכן, מתחיל תהליך איסוף המשוב האנושי. מאמני AI מדרגים מספר תגובות שנוצרו על ידי מודל על סמך הרלוונטיות, הקוהרנטיות והאיכות שלהן. משוב זה מומר לאות תגמול, והמודל מכוונן עדין באמצעות אלגוריתמים של למידת חיזוק.

GPT-4, גרסה מתקדמת של קודמו GPT-3, עוקב אחר תהליך דומה. המודל הראשוני מאומן באמצעות מערך נתונים עצום המכיל טקסט ממקורות מגוונים. לאחר מכן משולב משוב אנושי במהלך שלב למידת החיזוק, ועוזר למודל ללכוד ניואנסים והעדפות עדינות שאינן מקודדות בקלות בפונקציות תגמול מוגדרות מראש.

היתרונות של RLHF במערכות AI

RLHF מציע מספר יתרונות בפיתוח מערכות בינה מלאכותית כמו ChatGPT ו-GPT-4:

• ביצועים משופרים: על ידי שילוב משוב אנושי בתהליך הלמידה, RLHF עוזר למערכות AI להבין טוב יותר העדפות אנושיות מורכבות ולייצר תגובות מדויקות, קוהרנטיות ורלוונטיות יותר מבחינה הקשרית.
• יכולת הסתגלות: RLHF מאפשר למודלים של AI להסתגל למשימות ותרחישים שונים על ידי למידה מהניסיון והמומחיות המגוונת של המאמנים האנושיים. גמישות זו מאפשרת למודלים לבצע ביצועים טובים ביישומים שונים, החל מבינה מלאכותית לשיחה ועד ליצירת תוכן ומעבר לכך.
• הטיות מופחתות: התהליך האיטרטיבי של איסוף משוב וחידוד המודל עוזר לטפל ולהפחית הטיות הקיימות בנתוני האימון הראשוניים. כאשר מאמנים אנושיים מעריכים ומדרגים את התפוקות שנוצרו על ידי המודל, הם יכולים לזהות ולטפל בהתנהגות בלתי רצויה, ולהבטיח שמערכת הבינה המלאכותית מותאמת יותר לערכים האנושיים.
• שיפור מתמשך: תהליך RLHF מאפשר שיפור מתמיד בביצועי המודל. ככל שמאמנים אנושיים מספקים יותר משוב והמודל עובר למידת חיזוק, הוא נעשה יותר ויותר מיומן ביצירת תפוקות באיכות גבוהה.
• בטיחות משופרת: RLHF תורם לפיתוח מערכות AI בטוחות יותר בכך שהוא מאפשר למאמנים אנושיים לנווט את הדגם מיצירת תוכן מזיק או לא רצוי. לולאת משוב זו עוזרת להבטיח שמערכות AI יהיו אמינות יותר ואמינות יותר באינטראקציות שלהן עם משתמשים.

אתגרים ונקודות מבט לעתיד

בעוד ש-RLHF הוכח כיעיל בשיפור מערכות בינה מלאכותית כמו ChatGPT ו-GPT-4, עדיין יש אתגרים להתגבר עליהם ותחומים למחקר עתידי:

• מדרגיות: מכיוון שהתהליך מסתמך על משוב אנושי, קנה המידה שלו כדי להכשיר מודלים גדולים ומורכבים יותר עשוי להיות עתיר משאבים וזמן רב. פיתוח שיטות לאוטומציה או אוטומציה למחצה של תהליך המשוב עשוי לעזור לטפל בבעיה זו.
• עמימות וסובייקטיביות: משוב אנושי יכול להיות סובייקטיבי ועשוי להשתנות בין המאמנים. זה יכול להוביל לחוסר עקביות באותות התגמול ועלול להשפיע על ביצועי המודל. פיתוח קווים מנחים ברורים יותר ומנגנונים לבניית קונצנזוס עבור מאמנים אנושיים עשויים לעזור להקל על בעיה זו.
• יישור ערכים לטווח ארוך: להבטיח שמערכות בינה מלאכותית יישארו מיושרות עם הערכים האנושיים בטווח הארוך היא אתגר שצריך להתמודד איתו. מחקר מתמשך בתחומים כמו מודלים של תגמול ובטיחות בינה מלאכותית יהיה חיוני בשמירה על יישור ערך עם התפתחות מערכות בינה מלאכותית.

RLHF היא גישה טרנספורמטיבית באימון בינה מלאכותית שהייתה מרכזית בפיתוח מודלים מתקדמים של שפה כמו ChatGPT ו-GPT-4. על ידי שילוב של למידת חיזוק עם משוב אנושי, RLHF מאפשר למערכות AI להבין טוב יותר ולהסתגל להעדפות אנושיות מורכבות, מה שמוביל לשיפור הביצועים והבטיחות. ככל שתחום הבינה המלאכותית ממשיך להתקדם, חיוני להשקיע במחקר ופיתוח נוסף של טכניקות כמו RLHF כדי להבטיח יצירת מערכות בינה מלאכותית שהן לא רק חזקות אלא גם מתואמות עם הערכים והציפיות האנושיים.