Wat is versterkend leren van menselijke feedback (RLHF)

In de voortdurend evoluerende wereld van kunstmatige intelligentie (AI) is Reinforcement Learning From Human Feedback (RLHF) een baanbrekende techniek die is gebruikt om geavanceerde taalmodellen zoals ChatGPT en GPT-4 te ontwikkelen. In deze blogpost duiken we in de fijne kneepjes van RLHF, verkennen we de toepassingen ervan en begrijpen we de rol ervan bij het vormgeven van de AI-systemen die de tools aansturen waarmee we dagelijks omgaan.

Reinforcement Learning From Human Feedback (RLHF) is een geavanceerde benadering voor het trainen van AI-systemen die versterkend leren combineert met menselijke feedback. Het is een manier om een ​​robuuster leerproces te creëren door de wijsheid en ervaring van menselijke trainers op te nemen in het modeltrainingsproces. De techniek omvat het gebruik van menselijke feedback om een ​​beloningssignaal te creëren, dat vervolgens wordt gebruikt om het gedrag van het model te verbeteren door middel van bekrachtigend leren.

Reinforcement learning is in eenvoudige bewoordingen een proces waarbij een AI-agent leert beslissingen te nemen door interactie met een omgeving en feedback te ontvangen in de vorm van beloningen of straffen. Het doel van de agent is om de cumulatieve beloning in de loop van de tijd te maximaliseren. RLHF verbetert dit proces door de vooraf gedefinieerde beloningsfuncties te vervangen of aan te vullen met door mensen gegenereerde feedback, waardoor het model complexe menselijke voorkeuren en inzichten beter kan vastleggen.

Hoe RLHF werkt

Het proces van RLHF kan worden onderverdeeld in verschillende stappen:

1. Initiële modeltraining: In het begin wordt het AI-model getraind met behulp van begeleid leren, waarbij menselijke trainers gelabelde voorbeelden van correct gedrag geven. Het model leert de juiste actie of output te voorspellen op basis van de gegeven inputs.
2. Verzameling van menselijke feedback: Nadat het eerste model is getraind, zijn menselijke trainers betrokken bij het geven van feedback over de prestaties van het model. Ze rangschikken verschillende door modellen gegenereerde outputs of acties op basis van hun kwaliteit of correctheid. Deze feedback wordt gebruikt om een ​​beloningssignaal te creëren voor versterkend leren.
3. Versterking leren: Het model wordt vervolgens verfijnd met behulp van Proximal Policy Optimization (PPO) of vergelijkbare algoritmen die de door mensen gegenereerde beloningssignalen bevatten. Het model blijft zijn prestaties verbeteren door te leren van de feedback van de menselijke trainers.
4. Iteratief proces: Het proces van het verzamelen van menselijke feedback en het verfijnen van het model door middel van leerversterking wordt iteratief herhaald, wat leidt tot continue verbetering van de prestaties van het model.

RLHF in ChatGPT en GPT-4

ChatGPT en GPT-4 zijn state-of-the-art taalmodellen ontwikkeld door OpenAI die zijn getraind met behulp van RLHF. Deze techniek heeft een cruciale rol gespeeld bij het verbeteren van de prestaties van deze modellen en waardoor ze beter in staat zijn om mensachtige reacties te genereren.

In het geval van ChatGPT wordt het initiële model getraind met behulp van gesuperviseerde fijnafstemming. Menselijke AI-trainers voeren gesprekken, waarbij ze zowel de rol van gebruiker als AI-assistent spelen, om een ​​dataset te genereren die verschillende conversatiescenario's vertegenwoordigt. Het model leert vervolgens van deze dataset door het volgende passende antwoord in het gesprek te voorspellen.

Vervolgens begint het proces van het verzamelen van menselijke feedback. AI-trainers rangschikken meerdere door modellen gegenereerde reacties op basis van hun relevantie, samenhang en kwaliteit. Deze feedback wordt omgezet in een beloningssignaal en het model wordt verfijnd met behulp van leeralgoritmen voor versterking.

GPT-4, een geavanceerde versie van zijn voorganger GPT-3, volgt een soortgelijk proces. Het initiële model wordt getraind met behulp van een uitgebreide dataset met tekst uit diverse bronnen. Menselijke feedback wordt vervolgens opgenomen tijdens de leerfase van de bekrachtiging, waardoor het model subtiele nuances en voorkeuren kan vastleggen die niet gemakkelijk kunnen worden gecodeerd in vooraf gedefinieerde beloningsfuncties.

Voordelen van RLHF in AI-systemen

RLHF biedt verschillende voordelen bij de ontwikkeling van AI-systemen zoals ChatGPT en GPT-4:

• Verbeterde prestatie: Door menselijke feedback in het leerproces op te nemen, helpt RLHF AI-systemen complexe menselijke voorkeuren beter te begrijpen en nauwkeurigere, coherentere en contextueel relevante reacties te produceren.
• Aanpassingsvermogen: RLHF stelt AI-modellen in staat zich aan te passen aan verschillende taken en scenario's door te leren van de uiteenlopende ervaringen en expertise van menselijke trainers. Door deze flexibiliteit kunnen de modellen goed presteren in verschillende toepassingen, van conversatie-AI tot het genereren van inhoud en nog veel meer.
• Verminderde vooroordelen: Het iteratieve proces van het verzamelen van feedback en het verfijnen van het model helpt bij het aanpakken en verminderen van vooroordelen in de initiële trainingsgegevens. Terwijl menselijke trainers de door het model gegenereerde resultaten evalueren en rangschikken, kunnen ze ongewenst gedrag identificeren en aanpakken, zodat het AI-systeem beter is afgestemd op menselijke waarden.
• Continue verbetering: Het RLHF-proces zorgt voor continue verbetering van de modelprestaties. Naarmate menselijke trainers meer feedback geven en het model versterkingsleren ondergaat, wordt het steeds bedrevener in het genereren van output van hoge kwaliteit.
• Verbeterde veiligheid: RLHF draagt ​​bij aan de ontwikkeling van veiligere AI-systemen door menselijke trainers in staat te stellen het model weg te sturen van het genereren van schadelijke of ongewenste inhoud. Deze feedbacklus helpt ervoor te zorgen dat AI-systemen betrouwbaarder en betrouwbaarder zijn in hun interacties met gebruikers.

Uitdagingen en toekomstperspectieven

Hoewel RLHF effectief is gebleken in het verbeteren van AI-systemen zoals ChatGPT en GPT-4, zijn er nog steeds uitdagingen die moeten worden overwonnen en gebieden voor toekomstig onderzoek:

• schaalbaarheid: Aangezien het proces afhankelijk is van menselijke feedback, kan het schalen om grotere en complexere modellen te trainen arbeidsintensief en tijdrovend zijn. Het ontwikkelen van methoden om het feedbackproces te automatiseren of semi-automatiseren kan dit probleem helpen oplossen.
• Dubbelzinnigheid en subjectiviteit: Menselijke feedback kan subjectief zijn en per trainer verschillen. Dit kan leiden tot inconsistenties in de beloningssignalen en mogelijk van invloed zijn op de prestaties van het model. Het ontwikkelen van duidelijkere richtlijnen en mechanismen voor consensusvorming voor menselijke trainers kan dit probleem helpen verlichten.
• Waardeafstemming op de lange termijn: Ervoor zorgen dat AI-systemen op de lange termijn in overeenstemming blijven met menselijke waarden, is een uitdaging die moet worden aangepakt. Voortdurend onderzoek op gebieden als beloningsmodellering en AI-veiligheid zal cruciaal zijn om de waarde op één lijn te houden terwijl AI-systemen zich ontwikkelen.

RLHF is een transformatieve benadering in AI-training die cruciaal is geweest bij de ontwikkeling van geavanceerde taalmodellen zoals ChatGPT en GPT-4. Door versterkend leren te combineren met menselijke feedback, stelt RLHF AI-systemen in staat om complexe menselijke voorkeuren beter te begrijpen en zich eraan aan te passen, wat leidt tot verbeterde prestaties en veiligheid. Naarmate het gebied van AI blijft evolueren, is het van cruciaal belang om te investeren in verder onderzoek naar en ontwikkeling van technieken zoals RLHF om ervoor te zorgen dat AI-systemen worden gecreëerd die niet alleen krachtig zijn, maar ook in overeenstemming zijn met menselijke waarden en verwachtingen.