Czym jest uczenie się przez wzmocnienie na podstawie informacji zwrotnej od ludzi (RLHF)

W stale rozwijającym się świecie sztucznej inteligencji (AI) uczenie się przez wzmacnianie na podstawie informacji zwrotnej od ludzi (RLHF) to przełomowa technika, która została wykorzystana do opracowania zaawansowanych modeli językowych, takich jak ChatGPT i GPT-4. W tym poście na blogu zagłębimy się w zawiłości RLHF, zbadamy jego zastosowania i zrozumiemy jego rolę w kształtowaniu systemów sztucznej inteligencji, które zasilają narzędzia, z którymi codziennie współpracujemy.

Uczenie się przez wzmacnianie na podstawie informacji zwrotnej od ludzi (RLHF) to zaawansowane podejście do szkolenia systemów sztucznej inteligencji, które łączy uczenie się przez wzmacnianie z informacją zwrotną od ludzi. Jest to sposób na stworzenie solidniejszego procesu uczenia się poprzez włączenie mądrości i doświadczenia trenerów do modelowego procesu szkoleniowego. Technika ta polega na wykorzystaniu informacji zwrotnej od człowieka do wytworzenia sygnału nagrody, który jest następnie wykorzystywany do poprawy zachowania modelu poprzez uczenie się przez wzmacnianie.

Uczenie się przez wzmacnianie, w uproszczeniu, to proces, podczas którego agent AI uczy się podejmować decyzje poprzez interakcję z otoczeniem i otrzymywanie informacji zwrotnej w postaci nagród lub kar. Celem agenta jest maksymalizacja skumulowanej nagrody w czasie. RLHF usprawnia ten proces poprzez zastąpienie lub uzupełnienie predefiniowanych funkcji nagrody informacjami zwrotnymi generowanymi przez człowieka, umożliwiając w ten sposób modelowi lepsze uchwycenie złożonych ludzkich preferencji i zrozumienia.

Jak działa RLHF

Proces RLHF można podzielić na kilka etapów:

1. Wstępne szkolenie modelowe: Na początku model sztucznej inteligencji jest szkolony w oparciu o uczenie się pod nadzorem, podczas którego trenerzy-ludzie dostarczają oznaczonych etykietami przykładów prawidłowego zachowania. Model uczy się przewidywać prawidłowe działanie lub wynik na podstawie podanych danych wejściowych.
2. Zbieranie opinii ludzkich: Po przeszkoleniu początkowego modelu trenerzy-ludzie przekazują informacje zwrotne na temat wydajności modelu. Dokonują rankingu różnych wyników lub działań wygenerowanych przez model na podstawie ich jakości lub poprawności. Ta informacja zwrotna jest wykorzystywana do stworzenia sygnału nagrody za uczenie się przez wzmacnianie.
3. Nauka wzmacniania: Model jest następnie dostrajany za pomocą optymalizacji polityki proksymalnej (PPO) lub podobnych algorytmów, które uwzględniają sygnały nagrody generowane przez człowieka. Model stale poprawia swoje działanie, ucząc się na podstawie informacji zwrotnych przekazywanych przez trenerów.
4. Proces iteracyjny: Proces zbierania informacji zwrotnych od ludzi i udoskonalania modelu poprzez uczenie się przez wzmacnianie jest powtarzany iteracyjnie, co prowadzi do ciągłej poprawy wydajności modelu.

RLHF w ChatGPT i GPT-4

ChatGPT i GPT-4 to najnowocześniejsze modele językowe opracowane przez OpenAI, które zostały przeszkolone przy użyciu RLHF. Technika ta odegrała kluczową rolę w poprawie wydajności tych modeli i zwiększeniu ich zdolności do generowania reakcji podobnych do ludzkich.

W przypadku ChatGPT model początkowy jest szkolony przy użyciu nadzorowanego dostrajania. Trenerzy sztucznej inteligencji angażują się w rozmowy, odgrywając zarówno rolę użytkownika, jak i asystenta AI, aby wygenerować zbiór danych reprezentujący różne scenariusze konwersacji. Następnie model uczy się na podstawie tego zbioru danych, przewidując następną odpowiednią odpowiedź w rozmowie.

Następnie rozpoczyna się proces zbierania opinii ludzi. Trenerzy AI oceniają wiele odpowiedzi wygenerowanych przez model na podstawie ich trafności, spójności i jakości. Ta informacja zwrotna jest przekształcana w sygnał nagrody, a model jest dostrajany za pomocą algorytmów uczenia się przez wzmacnianie.

GPT-4, zaawansowana wersja swojego poprzednika GPT-3, podlega podobnemu procesowi. Początkowy model jest szkolony przy użyciu obszernego zestawu danych zawierającego tekst z różnych źródeł. Informacje zwrotne od ludzi są następnie uwzględniane w fazie uczenia się przez wzmacnianie, pomagając modelowi uchwycić subtelne niuanse i preferencje, które nie są łatwo zakodowane w predefiniowanych funkcjach nagrody.

Korzyści z RLHF w systemach AI

RLHF oferuje kilka korzyści w rozwoju systemów AI, takich jak ChatGPT i GPT-4:

• Poprawiona wydajność: Włączając ludzkie opinie do procesu uczenia się, RLHF pomaga systemom sztucznej inteligencji lepiej zrozumieć złożone ludzkie preferencje i generować dokładniejsze, spójne i odpowiednie kontekstowo odpowiedzi.
• Zdolność adaptacji: RLHF umożliwia modelom sztucznej inteligencji dostosowywanie się do różnych zadań i scenariuszy, ucząc się na różnorodnych doświadczeniach i wiedzy specjalistycznej trenerów. Ta elastyczność pozwala modelom dobrze działać w różnych zastosowaniach, od konwersacyjnej sztucznej inteligencji po generowanie treści i nie tylko.
• Zmniejszone uprzedzenia: Iteracyjny proces zbierania informacji zwrotnych i udoskonalania modelu pomaga wyeliminować i złagodzić błędy występujące we wstępnych danych szkoleniowych. Gdy trenerzy-ludzi oceniają i klasyfikują wyniki wygenerowane przez model, mogą identyfikować niepożądane zachowania i reagować na nie, zapewniając, że system sztucznej inteligencji będzie bardziej zgodny z wartościami ludzkimi.
• Ciągłe doskonalenie: Proces RLHF pozwala na ciągłe doskonalenie wydajności modelu. W miarę jak trenerzy-ludzie przekazują więcej informacji zwrotnych, a model przechodzi uczenie się przez wzmacnianie, staje się on coraz bardziej biegły w generowaniu wysokiej jakości wyników.
• Zwiększone bezpieczeństwo: RLHF przyczynia się do rozwoju bezpieczniejszych systemów sztucznej inteligencji, umożliwiając trenerom kierowanie modelem tak, aby nie generował szkodliwych lub niepożądanych treści. Ta pętla informacji zwrotnej pomaga zapewnić, że systemy AI są bardziej niezawodne i godne zaufania w interakcjach z użytkownikami.

Wyzwania i perspektywy na przyszłość

Chociaż RLHF okazał się skuteczny w ulepszaniu systemów sztucznej inteligencji, takich jak ChatGPT i GPT-4, nadal istnieją wyzwania do pokonania i obszary przyszłych badań:

• Skalowalność: Ponieważ proces opiera się na informacjach zwrotnych od ludzi, skalowanie go w celu uczenia większych i bardziej złożonych modeli może wymagać dużych zasobów i czasu. Opracowanie metod automatyzacji lub półautomatyzacji procesu informacji zwrotnej mogłoby pomóc w rozwiązaniu tego problemu.
• Dwuznaczność i podmiotowość: Opinie ludzi mogą być subiektywne i mogą się różnić w zależności od trenera. Może to prowadzić do niespójności w sygnałach nagrody i potencjalnie wpływać na wydajność modelu. Opracowanie jaśniejszych wytycznych i mechanizmów budowania konsensusu dla trenerów może pomóc w złagodzeniu tego problemu.
• Długoterminowe dostosowanie wartości: Zapewnienie długoterminowej zgodności systemów sztucznej inteligencji z wartościami ludzkimi jest wyzwaniem, któremu należy stawić czoła. Ciągłe badania w takich obszarach jak modelowanie nagród i bezpieczeństwo sztucznej inteligencji będą miały kluczowe znaczenie dla utrzymania zgodności wartości w miarę ewolucji systemów sztucznej inteligencji.

RLHF to transformacyjne podejście do szkolenia AI, które odegrało kluczową rolę w rozwoju zaawansowanych modeli językowych, takich jak ChatGPT i GPT-4. Łącząc uczenie się przez wzmacnianie z informacją zwrotną od człowieka, RLHF umożliwia systemom AI lepsze zrozumienie i dostosowanie się do złożonych preferencji człowieka, co prowadzi do poprawy wydajności i bezpieczeństwa. Ponieważ dziedzina sztucznej inteligencji stale się rozwija, niezwykle istotne jest inwestowanie w dalsze badania i rozwój technik takich jak RLHF, aby zapewnić tworzenie systemów sztucznej inteligencji, które będą nie tylko potężne, ale także zgodne z wartościami i oczekiwaniami ludzkimi.