D'AI Feedback Loop: Erhalen vun der Modelproduktiounsqualitéit am Alter vum AI-generéierten Inhalt

Produktioun-deployéiert AI Modeller brauchen e robusten a kontinuéierleche Performance Evaluatiounsmechanismus. Dëst ass wou eng AI Feedback Loop applizéiert ka ginn fir eng konsequent Modellleistung ze garantéieren.

Huelt et vum Elon Musk:

"Ech denken et ass ganz wichteg fir eng Feedback loop ze hunn, wou Dir stänneg denkt iwwer wat Dir gemaach hutt a wéi Dir et besser maachen kéint."

Fir all AI Modeller ass d'Standardprozedur de Modell z'installéieren an dann periodesch op déi lescht real-Weltdaten ze trainéieren fir sécherzestellen datt seng Leeschtung net verschlechtert. Mee, mam meteoreschen Opstig vun Generativ AI, AI Modell Training ass anomal a Feeler-ufälleg ginn. Dat ass well online Datequellen (den Internet) lues a lues eng Mëschung vu mënschlech generéierten an AI generéierten Daten ginn.

Zum Beispill, vill Blogs haut weisen AI-generéiert Text ugedriwwen duerch LLMs (Large Language Modules) wéi ChatGPT oder GPT-4. Vill Datenquellen enthalen AI-generéiert Biller erstallt mat DALL-E2 oder Midjourney. Ausserdeem benotze AI Fuerscher synthetesch Donnéeën generéiert mat Generative AI an hire Modell Training Pipelines.

Dofir brauche mir e robuste Mechanismus fir d'Qualitéit vun AI Modeller ze garantéieren. Dëst ass wou de Besoin fir AI Feedback Loops méi verstäerkt ginn ass.

Wat ass eng AI Feedback Loop?

Eng AI Feedback Loop ass en iterativen Prozess wou d'Entscheedungen an d'Outpute vun engem AI Modell kontinuéierlech gesammelt a benotzt gi fir dee selwechte Modell ze verbesseren oder ze trainéieren, wat zu kontinuéierlecher Léieren, Entwécklung a Modellverbesserung resultéiert. An dësem Prozess ginn d'Trainingsdaten vum AI System, Modellparameter an Algorithmen aktualiséiert a verbessert baséiert op Input aus dem System generéiert.

Haaptsächlech ginn et zwou Aarte vun AI Feedback Loops:

1. Positiv AI Feedback Loops: Wann AI Modeller genee Resultater generéieren déi mat den Erwaardungen a Virléiften vun de Benotzer ausriichten, ginn d'Benotzer positiv Feedback iwwer eng Feedback Loop, déi am Géigenzuch d'Genauegkeet vun zukünfteg Resultater verstäerkt. Esou eng Feedback-Loop gëtt als positiv bezeechent.
2. Negativ AI Feedback Loops: Wann AI Modeller ongenau Resultater generéieren, berichten d'Benotzer Mängel iwwer eng Feedback-Loop, déi am Géigenzuch probéiert d'Stabilitéit vum System ze verbesseren andeems d'Feeler fixéiert ginn. Esou eng Feedback-Loop gëtt negativ bezeechent.

Béid Aarte vun AI Feedback Loops erméiglechen eng kontinuéierlech Modellentwécklung a Performanceverbesserung iwwer Zäit. A si ginn net isoléiert benotzt oder applizéiert. Zesummen hëllefen se d'Produktioun ofgesat AI Modeller ze wëssen wat richteg oder falsch ass.

Etappe vun AI Feedback Loops

Verstoen wéi AI Feedback Loops funktionnéieren ass bedeitend fir de ganze Potenzial vun der AI Entwécklung ze spären. Loosst eis déi verschidden Etappe vun AI Feedback Loops ënnersichen.

1. Feedback Versammlung: Sammelen relevant Modell Resultater fir Evaluatioun. Typesch ginn d'Benotzer hire Feedback iwwer d'Resultat vum Modell, deen dann fir d'Retraining benotzt gëtt. Oder et kann extern Daten aus dem Web curated sinn fir d'Systemleistung ze feinjustéieren.
2. Model Re-Formatioun: Mat der gesammelter Informatioun gëtt den AI System nei trainéiert fir besser Prognosen ze maachen, Äntwerten ze liwweren oder speziell Aktivitéiten auszeféieren andeems d'Modellparameter oder Gewiichter raffinéiert ginn.
3. Feedback Integratioun & Testen: No der Ausbildung gëtt de Modell nach eng Kéier getest a bewäert. Op dëser Etapp ass och Feedback vun Subject Matter Experts (SMEs) abegraff fir Probleemer iwwer Daten ze markéieren.
4. Deplocatioun: De Modell gëtt nei ofgebaut nodeems d'Ännerunge verifizéiert goufen. Op dëser Etapp soll de Modell besser Leeschtung op nei real-Welt Daten mellen, wat zu enger verbesserter Benotzererfarung resultéiert.
5. Iwwerwaachung: De Modell gëtt kontinuéierlech iwwerwaacht mat Metriken fir potenziell Verschlechterung z'identifizéieren, wéi Drift. An de Feedback-Zyklus geet weider.

D'Problemer an der Produktiounsdaten & AI Model Output

Robust AI Systemer bauen erfuerdert e grëndlecht Verständnis vun de potenziellen Themen a Produktiounsdaten (real-Weltdaten) a Modellresultater. Loosst eis e puer Probleemer kucken, déi eng Hürd ginn fir d'Genauegkeet an Zouverlässegkeet vun AI Systemer ze garantéieren:

1. Daten Drift: Et geschitt wann de Modell ufänkt real-Weltdaten vun enger anerer Verdeelung ze kréien am Verglach mat der Trainingsdatenverdeelung vum Modell.
2. Modell Drift: D'predictive Fäegkeeten an d'Effizienz vum Modell falen mat der Zäit erof wéinst verännerleche realen Ëmfeld. Dëst ass bekannt als Modelldrift.
3. AI Model Output vs Real-Welt Entscheedung: AI Modeller produzéieren ongenau Ausgang, déi net mat realen Akteurentscheedungen ausriichten.
4. Bias & Fairness: AI Modeller kënne Bias a Fairness Themen entwéckelen. Zum Beispill, an engem TED Diskussioun vum Janelle Shane, beschreift si dem Amazon seng Decisioun opzehalen un engem Resumé-Sortéierungs-Algorithmus ze schaffen wéinst Geschlechtdiskriminéierung.

Wann d'AI Modeller ufänken ze trainéieren iwwer AI generéiert Inhalt, kënnen dës Probleemer weider eropgoen. Wéi? Loosst eis dëst méi am Detail diskutéieren.

AI Feedback Loops am Alter vum AI-generéierten Inhalt

No der rapider generativer AI Adoptioun hunn d'Fuerscher e Phänomen studéiert bekannt als Modell Zesummebroch. Si definéieren Modell Zesummebroch als:

"Degenerative Prozess beaflosst Generatioune vu geléierten generative Modeller, wou generéiert Donnéeën d'Ausbildungsset vun der nächster Generatioun vu Modeller verschmotzen; op verschmotzten Donnéeën trainéiert ginn, si se dann d'Realitéit falsch gesinn.

Model Collapse besteet aus zwee spezielle Fäll,

• Fréi Modell Zesummebroch geschitt wann "de Modell fänkt un Informatiounen iwwer d'Schwänz vun der Verdeelung ze verléieren", dh déi extrem Enden vun der Trainingsdatenverdeelung.
• Spéit Modell Zesummebroch geschitt wann de "Modell verschidde Modi vun den ursprénglechen Verdeelungen entangles an zu enger Verdeelung konvergéiert déi e bësse Ähnlechkeet mam Original huet, dacks mat ganz klenger Varianz."

Ursaachen vum Model Zesummebroch

Fir AI Praktiker dëse Problem unzegoen, ass et essentiell d'Grënn fir de Model Zesummebroch ze verstoen, gruppéiert an zwou Haaptkategorien:

1. Statistesch Approximatiounsfehler: Dëst ass de primäre Feeler verursaacht vun der endlecher Zuel vu Proben, an et verschwënnt wéi d'Probezuel méi no un d'Onendlechkeet kënnt.
2. Funktionell Approximatiounsfehler: Dëse Feeler staamt wann d'Modeller, sou wéi neural Netzwierker, net déi richteg Basisfunktioun erfaassen déi aus den Daten geléiert musse ginn.

Wéi AI Feedback Loop betraff ass wéinst AI-generéierten Inhalt

Wann AI Modeller op AI generéiert Inhalt trainéieren, huet et en destruktiven Effekt op AI Feedback Loops a ka vill Probleemer fir déi retrainéiert AI Modeller verursaachen, sou wéi:

• Modell Zesummebroch: Wéi uewen erkläert, Model Collapse ass eng méiglech Méiglechkeet wann d'AI Feedback Loop AI generéiert Inhalt enthält.
• Katastrophe vergiessen: Eng typesch Erausfuerderung am kontinuéierleche Léieren ass datt de Modell fréier Proben vergiesst wann Dir nei Informatioun léiert. Dëst ass bekannt als katastrophal Vergiessen.
• Donnéeën Pollutioun: Et bezitt sech op manipulativ synthetesch Donnéeën an den AI Modell ze fidderen fir d'Leeschtung ze kompromittéieren, wat et freet fir ongenau Ausgang ze produzéieren.

Wéi kënne Geschäfter eng robust Feedback Loop fir hir AI Modeller erstellen?

Geschäfter kënne profitéieren andeems se Feedback Loops an hiren AI Workflows benotzen. Follegt déi dräi Haaptschrëtt hei ënnen fir Är AI Modeller Leeschtung ze verbesseren.

• Feedback vun Sujet Experten: PMEen sinn héich kennt an hirem Domain a verstinn d'Benotzung vun AI Modeller. Si kënnen Abléck ubidden fir d'Modeller Ausrichtung mat real-Welt Astellungen ze erhéijen, wat eng méi héich Chance fir korrekt Resultater gëtt. Och kënne si besser regéieren a verwalten AI generéiert Daten.
• Wielt relevant Modellqualitéit Metriken: Wiel vun der richteger Evaluatiounsmetrik fir déi richteg Aufgab an Iwwerwaachung vum Modell an der Produktioun baséiert op dëse Metriken kann d'Qualitéit vum Modell garantéieren. AI Praktiker benotzen och MLOps Tools fir automatiséiert Evaluatioun an Iwwerwaachung fir all Akteuren ze alarméieren wann d'Modellerleistung an der Produktioun verschlechtert.
• Strikt Data Curation: Wéi d'Produktiounsmodeller op nei Donnéeën nei trainéiert ginn, kënne se vergaangen Informatioun vergiessen, sou datt et entscheedend ass fir qualitativ héichwäerteg Donnéeën ze curéieren déi gutt mam Zweck vum Modell ausriichten. Dës Donnéeë kënne benotzt ginn fir de Modell an de nächste Generatiounen nei ze trainéieren, zesumme mat Benotzer Feedback fir Qualitéit ze garantéieren.

Fir méi iwwer AI Fortschrëtter ze léieren, gitt op Unite.ai.