რა არის განმტკიცების სწავლა ადამიანის გამოხმაურებიდან (RLHF)

ხელოვნური ინტელექტის (AI) მუდმივად განვითარებად სამყაროში, განმტკიცების სწავლა ადამიანის გამოხმაურებიდან (RLHF) არის ინოვაციური ტექნიკა, რომელიც გამოიყენება მოწინავე ენის მოდელების შესაქმნელად, როგორიცაა ChatGPT და GPT-4. ამ ბლოგპოსტში ჩვენ ჩავუღრმავდებით RLHF-ის სირთულეებს, შევისწავლით მის აპლიკაციებს და გავიგებთ მის როლს ხელოვნური ინტელექტის სისტემების ჩამოყალიბებაში, რომლებიც აძლიერებენ ინსტრუმენტებს, რომლებთანაც ყოველდღიურად ვურთიერთობთ.

განმტკიცების სწავლა ადამიანის გამოხმაურებიდან (RLHF) არის მოწინავე მიდგომა ხელოვნური ინტელექტის სისტემების სწავლებისთვის, რომელიც აერთიანებს განმტკიცების სწავლებას ადამიანის უკუკავშირთან. ეს არის გზა უფრო ძლიერი სასწავლო პროცესის შესაქმნელად, ადამიანური ტრენერების სიბრძნისა და გამოცდილების ჩართვით სამოდელო ტრენინგის პროცესში. ტექნიკა გულისხმობს ადამიანის უკუკავშირის გამოყენებას ჯილდოს სიგნალის შესაქმნელად, რომელიც შემდეგ გამოიყენება მოდელის ქცევის გასაუმჯობესებლად გაძლიერებული სწავლის გზით.

განმტკიცების სწავლა, მარტივი სიტყვებით, არის პროცესი, როდესაც AI აგენტი სწავლობს გადაწყვეტილებების მიღებას გარემოსთან ურთიერთქმედებით და უკუკავშირის მიღებით ჯილდოების ან ჯარიმების სახით. აგენტის მიზანია კუმულაციური ჯილდოს მაქსიმიზაცია დროთა განმავლობაში. RLHF აძლიერებს ამ პროცესს წინასწარ განსაზღვრული ჯილდოს ფუნქციების ადამიანის მიერ გენერირებული გამოხმაურებით ჩანაცვლებით ან ავსებით, რაც საშუალებას აძლევს მოდელს უკეთ აითვისოს ადამიანის რთული პრეფერენციები და გაგება.

როგორ მუშაობს RLHF

RLHF პროცესი შეიძლება დაიყოს რამდენიმე ეტაპად:

1. საწყისი მოდელის ტრენინგი: დასაწყისში, ხელოვნური ინტელექტის მოდელი ივარჯიშება ზედამხედველობითი სწავლის გამოყენებით, სადაც ადამიანების ტრენერები აწვდიან სწორი ქცევის ეტიკეტირებულ მაგალითებს. მოდელი სწავლობს სწორი მოქმედების ან გამოსავლის პროგნოზირებას მოცემული მონაცემების საფუძველზე.
2. ადამიანის უკუკავშირის კრებული: საწყისი მოდელის მომზადების შემდეგ, ადამიანების ტრენერები მონაწილეობენ მოდელის მუშაობის შესახებ უკუკავშირის მიწოდებაში. ისინი აფასებენ სხვადასხვა მოდელის გამომუშავებულ შედეგებს ან მოქმედებებს მათი ხარისხის ან სისწორის მიხედვით. ეს გამოხმაურება გამოიყენება გაძლიერებული სწავლისთვის ჯილდოს სიგნალის შესაქმნელად.
3. გაძლიერების სწავლება: შემდეგ მოდელი დაზუსტებულია პროქსიმალური პოლიტიკის ოპტიმიზაციის (PPO) ან მსგავსი ალგორითმების გამოყენებით, რომლებიც აერთიანებს ადამიანის მიერ გენერირებულ ჯილდოს სიგნალებს. მოდელი აგრძელებს მუშაობის გაუმჯობესებას ადამიანთა ტრენერების მიერ მოწოდებული უკუკავშირის სწავლით.
4. განმეორებითი პროცესი: ადამიანის უკუკავშირის შეგროვებისა და მოდელის დახვეწის პროცესი განმამტკიცებელი სწავლის გზით მეორდება განმეორებით, რაც იწვევს მოდელის მუშაობის მუდმივ გაუმჯობესებას.

RLHF ChatGPT-სა და GPT-4-ში

ChatGPT და GPT-4 არის უახლესი ენობრივი მოდელები, რომლებიც შემუშავებულია OpenAI-ის მიერ, რომლებიც სწავლობენ RLHF-ის გამოყენებით. ამ ტექნიკამ გადამწყვეტი როლი ითამაშა ამ მოდელების ეფექტურობის გაძლიერებაში და მათ უფრო ქმედითუნარიანობის წარმოქმნაში ადამიანის მსგავსი პასუხების წარმოქმნაში.

ChatGPT-ის შემთხვევაში, საწყისი მოდელი ივარჯიშება ზედამხედველობითი დაზუსტების გამოყენებით. ადამიანის ხელოვნური ინტელექტის ტრენერები მონაწილეობენ საუბრებში, ასრულებენ როგორც მომხმარებლის, ასევე ხელოვნური ინტელექტის ასისტენტის როლებს, რათა შექმნან მონაცემთა ბაზა, რომელიც წარმოადგენს სხვადასხვა საუბრის სცენარებს. შემდეგ მოდელი სწავლობს ამ მონაცემთა ნაკრებიდან საუბარში შემდეგი შესაბამისი პასუხის პროგნოზირებით.

შემდეგი, იწყება ადამიანის უკუკავშირის შეგროვების პროცესი. ხელოვნური ინტელექტის ტრენერები აფასებენ მრავალი მოდელის გამომუშავებულ პასუხს მათი შესაბამისობის, თანმიმდევრულობისა და ხარისხის მიხედვით. ეს გამოხმაურება გარდაიქმნება ჯილდოს სიგნალად და მოდელი სრულყოფილად მორგებულია გაძლიერების სწავლის ალგორითმების გამოყენებით.

GPT-4, მისი წინამორბედის GPT-3-ის გაფართოებული ვერსია, ანალოგიურ პროცესს მიჰყვება. თავდაპირველი მოდელი გაწვრთნილია ფართო მონაცემთა ნაკრების გამოყენებით, რომელიც შეიცავს ტექსტს სხვადასხვა წყაროდან. შემდეგ ადამიანის გამოხმაურება ჩართულია განმტკიცების სწავლის ფაზაში, რაც ეხმარება მოდელს დაიჭიროს დახვეწილი ნიუანსები და პრეფერენციები, რომლებიც ადვილად არ არის კოდირებული წინასწარ განსაზღვრულ ჯილდოს ფუნქციებში.

RLHF-ის უპირატესობები AI სისტემებში

RLHF გთავაზობთ რამდენიმე უპირატესობას AI სისტემების განვითარებაში, როგორიცაა ChatGPT და GPT-4:

• გაუმჯობესებული შესრულება: სწავლის პროცესში ადამიანის უკუკავშირის ჩართვით, RLHF ეხმარება AI სისტემებს უკეთ გააცნობიერონ ადამიანის რთული პრეფერენციები და წარმოქმნან უფრო ზუსტი, თანმიმდევრული და კონტექსტურად შესაბამისი პასუხები.
• ადაპტაციის უნარი: RLHF საშუალებას აძლევს ხელოვნური ინტელექტის მოდელებს მოერგოს სხვადასხვა ამოცანებსა და სცენარებს ადამიანური ტრენერების მრავალფეროვანი გამოცდილებიდან და გამოცდილებიდან. ეს მოქნილობა საშუალებას აძლევს მოდელებს კარგად იმოქმედონ სხვადასხვა აპლიკაციებში, სასაუბრო ხელოვნური ინტელექტისგან დაწყებული კონტენტის გენერირებამდე და მის ფარგლებს გარეთ.
• შემცირებული მიკერძოება: უკუკავშირის შეგროვებისა და მოდელის დახვეწის განმეორებითი პროცესი ხელს უწყობს საწყის ტრენინგის მონაცემებში არსებული მიკერძოებების მოგვარებას და შერბილებას. როდესაც ადამიანთა ტრენერები აფასებენ და აფასებენ მოდელის მიერ წარმოქმნილ შედეგებს, მათ შეუძლიათ არასასურველი ქცევის იდენტიფიცირება და განხილვა, რაც უზრუნველყოფს, რომ ხელოვნური ინტელექტის სისტემა უფრო მეტად შეესაბამება ადამიანის ღირებულებებს.
• მუდმივი გაუმჯობესება: RLHF პროცესი მოდელის მუშაობის უწყვეტი გაუმჯობესების საშუალებას იძლევა. ვინაიდან ტრენერები უზრუნველყოფენ მეტ უკუკავშირს და მოდელი გადის გაძლიერების სწავლებას, ის სულ უფრო დახვეწილი ხდება მაღალი ხარისხის შედეგების გამომუშავებაში.
• გაძლიერებული უსაფრთხოება: RLHF ხელს უწყობს უფრო უსაფრთხო ხელოვნური ინტელექტის სისტემების განვითარებას, რაც საშუალებას აძლევს ადამიანურ ტრენერებს, მოდელს თავი აარიდონ მავნე ან არასასურველი შინაარსის წარმოქმნას. ეს უკუკავშირის ციკლი გვეხმარება იმის უზრუნველსაყოფად, რომ AI სისტემები უფრო საიმედო და სანდოა მომხმარებლებთან ურთიერთობისას.

გამოწვევები და მომავლის პერსპექტივები

მიუხედავად იმისა, რომ RLHF დაამტკიცა ეფექტური ხელოვნური ინტელექტის სისტემების გაუმჯობესებაში, როგორიცაა ChatGPT და GPT-4, ჯერ კიდევ არსებობს გამოწვევები, რომლებიც უნდა გადალახოს და მომავალი კვლევის სფეროები:

• Scalability: ვინაიდან პროცესი ეყრდნობა ადამიანის გამოხმაურებას, მისი მასშტაბირება უფრო დიდი და რთული მოდელების მოსამზადებლად შეიძლება იყოს რესურსი ინტენსიური და შრომატევადი. უკუკავშირის პროცესის ავტომატიზაციის ან ნახევრად ავტომატიზაციის მეთოდების შემუშავება დაგეხმარებათ ამ საკითხის მოგვარებაში.
• გაურკვევლობა და სუბიექტურობა: ადამიანის გამოხმაურება შეიძლება იყოს სუბიექტური და შეიძლება განსხვავდებოდეს ტრენერებს შორის. ამან შეიძლება გამოიწვიოს შეუსაბამობა ჯილდოს სიგნალებში და პოტენციურად იმოქმედოს მოდელის შესრულებაზე. ადამიანთა ტრენერებისთვის უფრო მკაფიო გაიდლაინებისა და კონსენსუსის დამყარების მექანიზმების შემუშავება შეიძლება დაეხმაროს ამ პრობლემის შემსუბუქებას.
• გრძელვადიანი ღირებულების გასწორება: იმის უზრუნველყოფა, რომ ხელოვნური ინტელექტის სისტემები გრძელვადიან პერსპექტივაში დარჩება ადამიანის ღირებულებებთან შესაბამისობაში, არის გამოწვევა, რომელიც უნდა გადაიჭრას. უწყვეტი კვლევა ისეთ სფეროებში, როგორიცაა ჯილდოს მოდელირება და ხელოვნური ხელოვნური ინტელექტის უსაფრთხოება, გადამწყვეტი იქნება ღირებულების გასწორების შესანარჩუნებლად, როგორც AI სისტემები ვითარდება.

RLHF არის ტრანსფორმაციული მიდგომა AI ტრენინგში, რომელიც გადამწყვეტი როლი ენიჭება მოწინავე ენის მოდელების შემუშავებას, როგორიცაა ChatGPT და GPT-4. გაძლიერებული სწავლა ადამიანის უკუკავშირთან კომბინირებით, RLHF საშუალებას აძლევს AI სისტემებს უკეთ გაიგონ და მოერგოს ადამიანის კომპლექსურ პრეფერენციებს, რაც იწვევს გაუმჯობესებულ შესრულებას და უსაფრთხოებას. ვინაიდან ხელოვნური ინტელექტის სფერო აგრძელებს პროგრესს, გადამწყვეტი მნიშვნელობა აქვს ინვესტირებას შემდგომ კვლევასა და ტექნიკის განვითარებაში, როგორიცაა RLHF, რათა უზრუნველყოს ხელოვნური ინტელექტის სისტემების შექმნა, რომლებიც არა მხოლოდ ძლიერია, არამედ შეესაბამება ადამიანის ღირებულებებსა და მოლოდინებს.