AI სწავლობს ხელოვნური ინტელექტისგან: სოციალური სწავლის გაჩენა დიდ ენობრივ მოდელებს შორის

მას შემდეგ, რაც OpenAI გამოაქვეყნა ChatGPT3.5 2022 წლის ბოლოს, საძირკვლის როლი დიდი ენის მოდელები (LLMs) სულ უფრო გამორჩეული ხდება ხელოვნურ ინტელექტში (AI), განსაკუთრებით ბუნებრივი ენის დამუშავება (NLP). ეს LLM-ები, რომლებიც შექმნილია ადამიანის მსგავსი ტექსტის დასამუშავებლად და გენერირებისთვის, სწავლობენ ტექსტების ფართო სპექტრს ინტერნეტიდან, დაწყებული წიგნებიდან ვებსაიტებამდე. სწავლის ეს პროცესი მათ საშუალებას აძლევს აითვისონ ადამიანის ენის არსი, რაც LLM-ებს ზოგადი დანიშნულების პრობლემის გადამჭრელებად აქცევს.

მიუხედავად იმისა, რომ LLM-ების განვითარებამ ახალი კარები გააღო, ამ მოდელების ადაპტირების მეთოდმა კონკრეტული აპლიკაციებისთვის - ცნობილი როგორც სრულყოფილად მორგება- მოაქვს საკუთარი გამოწვევები. მოდელის დაზუსტება მოითხოვს დამატებით ტრენინგს უფრო ფოკუსირებულ მონაცემთა ნაკრებებზე, რამაც შეიძლება გამოიწვიოს სირთულეები, როგორიცაა მოთხოვნილება ეტიკეტირებული მონაცემებისთვის, რისკი მოდელის დრიფტი მდე overfittingდა მნიშვნელოვანი რესურსების საჭიროება.

ამ გამოწვევების გადასაჭრელად, Google-ის მკვლევარებმა ახლახან მიიღეს იდეა "sსოციალური სწავლადაეხმარონ AI-ს ისწავლონ AI-სგან. მთავარი იდეა ისაა, რომ როდესაც LLM-ები გადაიქცევა ჩატბოტებად, მათ შეუძლიათ ურთიერთქმედება და ისწავლონ ერთმანეთისგან ადამიანის სოციალური სწავლის მსგავსი გზით. ეს ურთიერთქმედება მათ საშუალებას აძლევს ისწავლონ ერთმანეთისგან, რითაც აუმჯობესებენ მათ ეფექტურობას.

რა არის სოციალური სწავლება?

სოციალური სწავლება არ არის ახალი იდეა. იგი ეფუძნება 1970-იანი წლების თეორიას ალბერტ ბანუნურა, რომელიც გვთავაზობს ადამიანებს ისწავლონ სხვებზე დაკვირვებით. ხელოვნური ინტელექტის მიმართ გამოყენებული ეს კონცეფცია ნიშნავს, რომ ხელოვნური ინტელექტის სისტემები შეიძლება გაუმჯობესდეს ერთმანეთთან ურთიერთქმედებით, ისწავლონ არა მხოლოდ უშუალო გამოცდილებიდან, არამედ თანატოლების ქმედებებიდანაც. ეს მეთოდი უნარების უფრო სწრაფ შეძენას გვპირდება და შესაძლოა ხელოვნური ინტელექტის სისტემებს ცოდნის გაზიარებით საკუთარი „კულტურა“ განავითაროს.

სხვა ხელოვნური ინტელექტის სწავლის მეთოდებისგან განსხვავებით, როგორიცაა ცდა-შეცდომა გაძლიერების სწავლება or იმიტაციის სწავლა პირდაპირი მაგალითებიდან სოციალური სწავლება ხაზს უსვამს სწავლას ურთიერთქმედების გზით. ის გთავაზობთ უფრო პრაქტიკულ და კომუნალურ გზას AI-სთვის ახალი უნარების ათვისებისთვის.

სოციალური სწავლება LLM-ებში

სოციალური სწავლის მნიშვნელოვანი ასპექტია ცოდნის გაცვლა ორიგინალური და მგრძნობიარე ინფორმაციის გაზიარების გარეშე. Იმდენი, მკვლევარები გამოიყენეს მასწავლებელ-სტუდენტის დინამიკა, სადაც მასწავლებლის მოდელები ხელს უწყობს მოსწავლეთა მოდელების სწავლის პროცესს რაიმე კონფიდენციალური დეტალების გამჟღავნების გარეშე. ამ მიზნის მისაღწევად, მასწავლებლის მოდელები ქმნიან სინთეზურ მაგალითებს ან მიმართულებებს, საიდანაც მოსწავლეთა მოდელებს შეუძლიათ ისწავლონ რეალური მონაცემების გაზიარების გარეშე. მაგალითად, განიხილეთ მასწავლებლის მოდელი, რომელიც გაწვრთნილი იყო სპამისა და არასპამის ტექსტური შეტყობინებების დიფერენცირებაზე მომხმარებლების მიერ მონიშნული მონაცემების გამოყენებით. თუ ჩვენ გვსურს, რომ სხვა მოდელმა დაეუფლოს ამ ამოცანას ორიგინალურ, პირად მონაცემებთან შეხების გარეშე, თამაშში შედის სოციალური სწავლება. მასწავლებლის მოდელი შექმნის სინთეზურ მაგალითებს ან მის ცოდნაზე დაფუძნებულ შეხედულებებს, რაც სტუდენტის მოდელს საშუალებას მისცემს ზუსტად ამოიცნოს სპამი შეტყობინებები მგრძნობიარე მონაცემების პირდაპირი ზემოქმედების გარეშე. ეს სტრატეგია არა მხოლოდ ზრდის სწავლის ეფექტურობას, არამედ აჩვენებს LLM-ების პოტენციალს, ისწავლონ დინამიური, ადაპტირებადი გზებით, პოტენციურად ააშენონ კოლექტიური ცოდნის კულტურა. ამ მიდგომის სასიცოცხლო მახასიათებელია მისი დამოკიდებულება სინთეზურ მაგალითებზე და შემუშავებულ ინსტრუქციებზე. ახალი, ინფორმაციული მაგალითების გენერირებით, რომლებიც განსხვავდება ორიგინალური მონაცემთა ნაკრებისგან, მასწავლებლის მოდელებს შეუძლიათ შეინარჩუნონ კონფიდენციალურობა, ხოლო მოსწავლეთა მოდელები ეფექტური სწავლისკენ უხელმძღვანელონ. ეს მიდგომა ეფექტური იყო და მიაღწია შედეგებს, რაც მიღებულ იქნა რეალური მონაცემების გამოყენებით.

როგორ უმკლავდება სოციალური სწავლება დახვეწის დარეგულირების გამოწვევებს?

სოციალური სწავლება გთავაზობთ ახალ გზას LLM-ების დახვეწისთვის კონკრეტული ამოცანებისთვის. ის ეხმარება გაუმკლავდეს დახვეწის დარეგულირების გამოწვევებს შემდეგი გზებით:

1. ნაკლები საჭიროება ეტიკეტირებული მონაცემებისთვის: მოდელებს შორის გაზიარებული სინთეზური მაგალითებიდან სწავლით, სოციალური სწავლება ამცირებს ძნელად მისაწოდებელ მარკირებულ მონაცემებზე დამოკიდებულებას.
2. ზედმეტი სპეციალიზაციის თავიდან აცილება: ის ინარჩუნებს მოდელებს მრავალმხრივად, მაგალითების უფრო ფართო სპექტრის გამოვლენით, ვიდრე მცირე, სპეციფიკურ მონაცემთა ნაკრებებში.
3. ზედმეტი მორგების შემცირება: სოციალური სწავლება აფართოებს სწავლის გამოცდილებას, ეხმარება მოდელებს უკეთ განზოგადონ და თავიდან აიცილონ ზედმეტი მორგება.
4. რესურსების დაზოგვა: ეს მიდგომა იძლევა რესურსების უფრო ეფექტურ გამოყენებას, რადგან მოდელები სწავლობენ ერთმანეთის გამოცდილებას მონაცემთა დიდ ნაკრებებზე პირდაპირი წვდომის გარეშე.

მომავლის მიმართულებები

სოციალური სწავლის პოტენციალი LLM-ებში გვთავაზობს სხვადასხვა საინტერესო და მნიშვნელოვან გზებს მომავალი AI კვლევისთვის:

1. ჰიბრიდული AI კულტურები: როგორც LLM-ები მონაწილეობენ სოციალურ სწავლაში, მათ შესაძლოა დაიწყონ საერთო მეთოდოლოგიების ჩამოყალიბება. შეიძლება ჩატარდეს კვლევები ამ განვითარებადი ხელოვნური ინტელექტის „კულტურების“ ეფექტების გამოსაკვლევად, მათი გავლენის შესასწავლად ადამიანთა ურთიერთქმედებებზე და ეთიკურ საკითხებზე.
2. Cross-Modality Learning: ტექსტის მიღმა სოციალური სწავლის გაფართოებამ, რათა შეიცავდეს სურათებს, ხმებს და სხვას, შეიძლება გამოიწვიოს ხელოვნური ინტელექტის სისტემები სამყაროს უფრო მდიდარი გაგებით, ისევე, როგორც ადამიანები სწავლობენ მრავალი გრძნობის მეშვეობით.
3. დეცენტრალიზებული სწავლება: ხელოვნური ინტელექტის მოდელების იდეა, რომლებიც სწავლობენ ერთმანეთისგან დეცენტრალიზებულ ქსელში, წარმოადგენს ახალ გზას ცოდნის გაზიარების გასაძლიერებლად. ეს მოითხოვს კოორდინაციის, კონფიდენციალურობისა და უსაფრთხოების მნიშვნელოვან გამოწვევებს.
4. ადამიანისა და ხელოვნური ინტელექტის ურთიერთქმედება: არსებობს პოტენციალი იმის შესასწავლად, თუ როგორ შეუძლიათ ადამიანებს და AI-ს ორმხრივად ისარგებლონ სოციალური სწავლით, განსაკუთრებით საგანმანათლებლო და თანამშრომლობით გარემოში. ამან შეიძლება ხელახლა განსაზღვროს, თუ როგორ ხდება ცოდნის გადაცემა და ინოვაცია.
5. ეთიკური AI განვითარება: ხელოვნური ინტელექტის სწავლება ეთიკური დილემების გადასაჭრელად სოციალური სწავლების საშუალებით შეიძლება იყოს ნაბიჯი უფრო პასუხისმგებელი ხელოვნური ინტელექტისკენ. აქცენტი გაკეთდება ხელოვნური ინტელექტის სისტემების განვითარებაზე, რომლებსაც შეუძლიათ ეთიკური მსჯელობა და საზოგადოების ღირებულებებთან შესაბამისობა.
6. თვითგაუმჯობესების სისტემები: ეკოსისტემა, სადაც AI მოდელები მუდმივად სწავლობენ და იხვეწებიან ერთმანეთის გამოცდილებიდან, შეიძლება დააჩქაროს AI ინოვაცია. ეს გვთავაზობს მომავალს, სადაც AI შეძლებს ახალ გამოწვევებს უფრო ავტონომიურად მოერგოს.
7. კონფიდენციალურობა სწავლაში: ხელოვნური ინტელექტის მოდელების ცოდნის გაზიარებით, ძირითადი მონაცემების კონფიდენციალურობის უზრუნველყოფა გადამწყვეტია. სამომავლო ძალისხმევამ შეიძლება შეისწავლოს უფრო დახვეწილი მეთოდები, რათა მოხდეს ცოდნის გადაცემა მონაცემთა უსაფრთხოების კომპრომეტირების გარეშე.

ქვედა ხაზი

Google-ის მკვლევარებმა შექმნეს ინოვაციური მიდგომა, სახელწოდებით სოციალური სწავლება დიდ ენობრივ მოდელებს შორის (LLM), რომელიც შთაგონებულია ადამიანის უნარით ისწავლოს სხვებზე დაკვირვებით. ეს ჩარჩო საშუალებას აძლევს LLM-ებს გაუზიარონ ცოდნა და გააუმჯობესონ შესაძლებლობები სენსიტიურ მონაცემებზე წვდომის ან გამოაშკარავების გარეშე. სინთეზური მაგალითებისა და ინსტრუქციების გენერირებით, LLM-ებს შეუძლიათ ისწავლონ ეფექტურად, გადაჭრან ხელოვნური ინტელექტის განვითარებაში არსებულ ძირითად გამოწვევებს, როგორიცაა ეტიკეტირებული მონაცემების საჭიროება, გადაჭარბებული სპეციალიზაცია, გადაჭარბებული მორგება და რესურსების მოხმარება. სოციალური სწავლება არა მხოლოდ აძლიერებს ხელოვნური ინტელექტის ეფექტურობას და ადაპტირებას, არამედ უხსნის AI-ს შესაძლებლობას განავითაროს საერთო „კულტურები“, ჩაერთოს ჯვარედინი სწავლებაში, მონაწილეობა მიიღოს დეცენტრალიზებულ ქსელებში, ადამიანებთან ურთიერთობის ახალი გზებით, ნავიგაცია ეთიკური დილემები და უზრუნველყოს კონფიდენციალურობა. ეს აღნიშნავს მნიშვნელოვან გადასვლას უფრო თანამშრომლობითი, მრავალმხრივი და ეთიკური AI სისტემებისკენ, რაც გვპირდება ხელოვნური ინტელექტის კვლევისა და გამოყენების ლანდშაფტის ხელახლა განსაზღვრას.