Что такое обучение с подкреплением на основе обратной связи с людьми (RLHF)

В постоянно развивающемся мире искусственного интеллекта (ИИ) обучение с подкреплением на основе обратной связи с человеком (RLHF) — это новаторская техника, которая использовалась для разработки продвинутых языковых моделей, таких как ChatGPT и GPT-4. В этом сообщении блога мы углубимся в тонкости RLHF, изучим его приложения и поймем его роль в формировании систем искусственного интеллекта, которые обеспечивают работу инструментов, с которыми мы ежедневно взаимодействуем.

Обучение с подкреплением на основе обратной связи с человеком (RLHF) — это продвинутый подход к обучению систем ИИ, который сочетает в себе обучение с подкреплением и обратную связь с человеком. Это способ создать более надежный процесс обучения за счет включения мудрости и опыта тренеров-людей в процесс обучения модели. Этот метод включает в себя использование обратной связи человека для создания сигнала вознаграждения, который затем используется для улучшения поведения модели посредством обучения с подкреплением.

Проще говоря, обучение с подкреплением — это процесс, в котором агент ИИ учится принимать решения, взаимодействуя с окружающей средой и получая обратную связь в виде вознаграждений или штрафов. Цель агента — максимизировать совокупное вознаграждение с течением времени. RLHF улучшает этот процесс, заменяя или дополняя предопределенные функции вознаграждения обратной связью, созданной человеком, что позволяет модели лучше отражать сложные человеческие предпочтения и понимания.

Как работает РЛХФ

Процесс RLHF можно разбить на несколько этапов:

1. Начальное обучение модели: Вначале модель ИИ обучается с помощью обучения с учителем, когда инструкторы-люди предоставляют помеченные примеры правильного поведения. Модель учится предсказывать правильное действие или результат на основе заданных входных данных.
2. Сбор отзывов людей: после того, как первоначальная модель была обучена, инструкторы-люди участвуют в предоставлении отзывов о производительности модели. Они ранжируют различные выходные данные или действия, сгенерированные моделью, в зависимости от их качества или правильности. Эта обратная связь используется для создания сигнала вознаграждения за обучение с подкреплением.
3. Обучение с подкреплением: Затем модель настраивается с помощью оптимизации проксимальной политики (PPO) или аналогичных алгоритмов, которые включают в себя сигналы вознаграждения, генерируемые человеком. Модель продолжает улучшать свою производительность, изучая отзывы, предоставленные тренерами-людьми.
4. Итерационный процесс: Процесс сбора отзывов людей и уточнения модели посредством обучения с подкреплением повторяется итеративно, что приводит к постоянному улучшению производительности модели.

RLHF в ChatGPT и GPT-4

ChatGPT и GPT-4 — это современные языковые модели, разработанные OpenAI, которые были обучены с использованием RLHF. Этот метод сыграл решающую роль в повышении производительности этих моделей и сделал их более способными генерировать ответы, подобные человеческим.

В случае с ChatGPT начальная модель обучается с помощью контролируемой тонкой настройки. Инструкторы по искусственному интеллекту участвуют в беседах, играя роли как пользователя, так и помощника ИИ, чтобы создать набор данных, представляющий различные сценарии разговора. Затем модель учится на этом наборе данных, предсказывая следующий подходящий ответ в разговоре.

Далее начинается процесс сбора отзывов людей. Инструкторы по ИИ ранжируют несколько ответов, сгенерированных моделью, на основе их актуальности, согласованности и качества. Эта обратная связь преобразуется в сигнал вознаграждения, и модель настраивается с помощью алгоритмов обучения с подкреплением.

GPT-4, усовершенствованная версия своего предшественника GPT-3, следует аналогичному процессу. Исходная модель обучается с использованием обширного набора данных, содержащего текст из разных источников. Затем на этапе обучения с подкреплением включается человеческая обратная связь, помогая модели улавливать тонкие нюансы и предпочтения, которые нелегко закодировать в предопределенных функциях вознаграждения.

Преимущества RLHF в системах искусственного интеллекта

RLHF предлагает несколько преимуществ при разработке систем искусственного интеллекта, таких как ChatGPT и GPT-4:

• Улучшенная производительность: Включая отзывы человека в процесс обучения, RLHF помогает системам ИИ лучше понимать сложные человеческие предпочтения и давать более точные, последовательные и контекстно-зависимые ответы.
• Адаптивность: RLHF позволяет моделям ИИ адаптироваться к различным задачам и сценариям, изучая разнообразный опыт и знания тренеров-людей. Эта гибкость позволяет моделям хорошо работать в различных приложениях, от разговорного ИИ до создания контента и не только.
• Уменьшенные смещения: Итеративный процесс сбора отзывов и уточнения модели помогает устранить и смягчить предвзятость, присутствующую в исходных обучающих данных. Поскольку инструкторы-люди оценивают и ранжируют результаты, созданные моделью, они могут выявлять и устранять нежелательное поведение, гарантируя, что система ИИ в большей степени соответствует человеческим ценностям.
• Постоянное улучшение: Процесс RLHF позволяет постоянно улучшать характеристики модели. По мере того, как тренеры-люди обеспечивают больше обратной связи, а модель подвергается обучению с подкреплением, она становится все более искусной в создании высококачественных результатов.
• Повышенная безопасность: RLHF вносит свой вклад в разработку более безопасных систем искусственного интеллекта, позволяя тренерам-людям направлять модель от создания вредоносного или нежелательного контента. Этот цикл обратной связи помогает сделать системы ИИ более надежными и заслуживающими доверия при взаимодействии с пользователями.

Проблемы и перспективы на будущее

Хотя RLHF доказал свою эффективность в улучшении систем искусственного интеллекта, таких как ChatGPT и GPT-4, все еще есть проблемы, которые необходимо преодолеть, и области для будущих исследований:

• Масштабируемость: Поскольку процесс зависит от отзывов людей, его масштабирование для обучения более крупных и сложных моделей может потребовать много ресурсов и времени. Разработка методов автоматизации или полуавтоматики процесса обратной связи может помочь решить эту проблему.
• Неоднозначность и субъективизм: Человеческая обратная связь может быть субъективной и различаться у разных тренеров. Это может привести к несоответствиям в сигналах вознаграждения и потенциально повлиять на производительность модели. Разработка более четких руководящих принципов и механизмов достижения консенсуса для тренеров-людей может помочь решить эту проблему.
• Согласование долгосрочной ценности: Обеспечение того, чтобы системы ИИ оставались в соответствии с человеческими ценностями в долгосрочной перспективе, является проблемой, которую необходимо решить. Непрерывные исследования в таких областях, как моделирование вознаграждения и безопасность ИИ, будут иметь решающее значение для поддержания согласованности ценностей по мере развития систем ИИ.

RLHF — это революционный подход к обучению ИИ, который сыграл ключевую роль в разработке передовых языковых моделей, таких как ChatGPT и GPT-4. Сочетая обучение с подкреплением и обратную связь с человеком, RLHF позволяет системам ИИ лучше понимать и адаптироваться к сложным предпочтениям человека, что приводит к повышению производительности и безопасности. Поскольку область ИИ продолжает развиваться, крайне важно инвестировать в дальнейшие исследования и разработки таких методов, как RLHF, чтобы обеспечить создание систем ИИ, которые не только являются мощными, но и соответствуют человеческим ценностям и ожиданиям.