Ce este învățarea prin consolidare din feedbackul uman (RLHF)

În lumea în continuă evoluție a inteligenței artificiale (AI), Reinforcement Learning From Human Feedback (RLHF) este o tehnică revoluționară care a fost folosită pentru a dezvolta modele de limbaj avansate precum ChatGPT și GPT-4. În această postare pe blog, ne vom scufunda în complexitățile RLHF, vom explora aplicațiile sale și vom înțelege rolul său în modelarea sistemelor AI care alimentează instrumentele cu care interacționăm zilnic.

Reinforcement Learning From Human Feedback (RLHF) este o abordare avansată a instruirii sistemelor AI care combină învățarea prin consolidare cu feedback uman. Este o modalitate de a crea un proces de învățare mai robust prin încorporarea înțelepciunii și experienței formatorilor umani în procesul de formare model. Tehnica implică utilizarea feedback-ului uman pentru a crea un semnal de recompensă, care este apoi folosit pentru a îmbunătăți comportamentul modelului prin învățare prin întărire.

Învățarea prin consolidare, în termeni simpli, este un proces în care un agent AI învață să ia decizii interacționând cu un mediu și primind feedback sub formă de recompense sau penalități. Scopul agentului este de a maximiza recompensa cumulativă în timp. RLHF îmbunătățește acest proces prin înlocuirea sau completarea funcțiilor de recompensă predefinite cu feedback generat de oameni, permițând astfel modelului să surprindă mai bine preferințele și înțelegerile umane complexe.

Cum funcționează RLHF

Procesul RLHF poate fi împărțit în mai multe etape:

1. Antrenamentul inițial pentru model: La început, modelul AI este antrenat folosind învățarea supravegheată, în care formatorii umani oferă exemple etichetate de comportament corect. Modelul învață să prezică acțiunea sau ieșirea corectă pe baza intrărilor date.
2. Culegere de feedback uman: După ce modelul inițial a fost antrenat, formatorii umani sunt implicați în furnizarea de feedback cu privire la performanța modelului. Ei clasifică diferite rezultate sau acțiuni generate de model în funcție de calitatea sau corectitudinea acestora. Acest feedback este folosit pentru a crea un semnal de recompensă pentru învățarea prin întărire.
3. Consolidarea învățării: Modelul este apoi ajustat folosind Proximal Policy Optimization (PPO) sau algoritmi similari care încorporează semnalele de recompensă generate de om. Modelul continuă să-și îmbunătățească performanța învățând din feedback-ul oferit de formatorii umani.
4. Proces iterativ: Procesul de colectare a feedback-ului uman și de rafinare a modelului prin învățare prin întărire se repetă în mod iterativ, ceea ce duce la îmbunătățirea continuă a performanței modelului.

RLHF în ChatGPT și GPT-4

ChatGPT și GPT-4 sunt modele de limbaj de ultimă generație dezvoltate de OpenAI care au fost instruite folosind RLHF. Această tehnică a jucat un rol crucial în îmbunătățirea performanței acestor modele și făcându-le mai capabile să genereze răspunsuri asemănătoare omului.

În cazul ChatGPT, modelul inițial este antrenat folosind reglarea fină supravegheată. Formatorii umani AI se angajează în conversații, jucând atât rolul de utilizator, cât și cel de asistent AI, pentru a genera un set de date care reprezintă diverse scenarii conversaționale. Modelul învață apoi din acest set de date, prezicând următorul răspuns adecvat în conversație.

În continuare, începe procesul de colectare a feedback-ului uman. Formatorii AI clasează răspunsurile multiple generate de model pe baza relevanței, coerenței și calității acestora. Acest feedback este convertit într-un semnal de recompensă, iar modelul este ajustat cu ajutorul algoritmilor de învățare de întărire.

GPT-4, o versiune avansată a predecesorului său GPT-3, urmează un proces similar. Modelul inițial este antrenat folosind un set vast de date care conține text din diverse surse. Feedbackul uman este apoi încorporat în timpul fazei de învățare de întărire, ajutând modelul să capteze nuanțe subtile și preferințe care nu sunt ușor de codat în funcțiile de recompensă predefinite.

Beneficiile RLHF în sistemele AI

RLHF oferă mai multe avantaje în dezvoltarea sistemelor AI precum ChatGPT și GPT-4:

• Performanta imbunatatita: Prin încorporarea feedback-ului uman în procesul de învățare, RLHF ajută sistemele AI să înțeleagă mai bine preferințele umane complexe și să producă răspunsuri mai precise, coerente și relevante din punct de vedere contextual.
• Adaptabilitate: RLHF permite modelelor AI să se adapteze la diferite sarcini și scenarii, învățând din experiențele și expertiza diverse ale formatorilor umani. Această flexibilitate permite modelelor să funcționeze bine în diverse aplicații, de la AI conversațional la generarea de conținut și nu numai.
• Prejudecăți reduse: Procesul iterativ de colectare a feedback-ului și de rafinare a modelului ajută la abordarea și atenuarea distorsiunilor prezente în datele de instruire inițială. Pe măsură ce formatorii umani evaluează și clasifică rezultatele generate de model, ei pot identifica și aborda comportamentul nedorit, asigurându-se că sistemul AI este mai aliniat cu valorile umane.
• Imbunatatire continua: Procesul RLHF permite îmbunătățirea continuă a performanței modelului. Pe măsură ce formatorii umani oferă mai mult feedback și modelul este supus unei învățari de consolidare, devine din ce în ce mai abil în a genera rezultate de înaltă calitate.
• Siguranță sporită: RLHF contribuie la dezvoltarea unor sisteme AI mai sigure, permițând formatorilor umani să îndepărteze modelul de a genera conținut dăunător sau nedorit. Această buclă de feedback ajută la asigurarea faptului că sistemele AI sunt mai fiabile și mai demne de încredere în interacțiunile lor cu utilizatorii.

Provocări și perspective de viitor

Deși RLHF sa dovedit eficient în îmbunătățirea sistemelor AI precum ChatGPT și GPT-4, există încă provocări de depășit și domenii pentru cercetări viitoare:

• scalabilitate: Întrucât procesul se bazează pe feedback-ul uman, scalarea acestuia pentru a antrena modele mai mari și mai complexe poate fi consumatoare de resurse și de timp. Dezvoltarea unor metode de automatizare sau semi-automatizare a procesului de feedback ar putea ajuta la rezolvarea acestei probleme.
• Ambiguitate și subiectivitate: Feedbackul uman poate fi subiectiv și poate varia între formatori. Acest lucru poate duce la inconsecvențe în semnalele de recompensă și poate afecta performanța modelului. Dezvoltarea unor linii directoare mai clare și a mecanismelor de construire a consensului pentru formatorii umani poate ajuta la atenuarea acestei probleme.
• Alinierea valorii pe termen lung: Asigurarea faptului că sistemele AI rămân aliniate cu valorile umane pe termen lung este o provocare care trebuie abordată. Cercetarea continuă în domenii precum modelarea recompenselor și siguranța AI va fi crucială pentru menținerea alinierii valorii pe măsură ce sistemele AI evoluează.

RLHF este o abordare transformatoare în instruirea AI, care a fost esențială în dezvoltarea modelelor de limbaj avansate precum ChatGPT și GPT-4. Combinând învățarea prin consolidare cu feedbackul uman, RLHF permite sistemelor AI să înțeleagă și să se adapteze mai bine la preferințele umane complexe, ceea ce duce la performanță și siguranță îmbunătățite. Pe măsură ce domeniul AI continuă să progreseze, este esențial să se investească în continuarea cercetării și dezvoltării unor tehnici precum RLHF pentru a asigura crearea de sisteme AI care nu sunt doar puternice, ci și aliniate cu valorile și așteptările umane.