Çfarë është të mësuarit përforcues nga reagimet njerëzore (RLHF)

Në botën vazhdimisht në zhvillim të inteligjencës artificiale (AI), Mësimi i Përforcimit nga Human Feedback (RLHF) është një teknikë novatore që është përdorur për të zhvilluar modele të avancuara gjuhësore si ChatGPT dhe GPT-4. Në këtë postim në blog, ne do të zhytemi në ndërlikimet e RLHF, do të eksplorojmë aplikimet e tij dhe do të kuptojmë rolin e tij në formësimin e sistemeve të AI që fuqizojnë mjetet me të cilat ndërveprojmë çdo ditë.

Mësimi përforcues nga Human Feedback (RLHF) është një qasje e avancuar për trajnimin e sistemeve të AI që kombinon të mësuarit përforcues me reagimet njerëzore. Është një mënyrë për të krijuar një proces më të fuqishëm të të mësuarit duke përfshirë urtësinë dhe përvojën e trajnerëve njerëzorë në procesin e trajnimit model. Teknika përfshin përdorimin e reagimeve njerëzore për të krijuar një sinjal shpërblimi, i cili më pas përdoret për të përmirësuar sjelljen e modelit përmes të mësuarit përforcues.

Të mësuarit përforcues, në terma të thjeshtë, është një proces ku një agjent i AI mëson të marrë vendime duke ndërvepruar me një mjedis dhe duke marrë reagime në formën e shpërblimeve ose ndëshkimeve. Qëllimi i agjentit është të maksimizojë shpërblimin kumulativ me kalimin e kohës. RLHF e përmirëson këtë proces duke zëvendësuar ose plotësuar funksionet e paracaktuara të shpërblimit me reagime të krijuara nga njeriu, duke lejuar kështu modelin të kapë më mirë preferencat dhe kuptimet komplekse njerëzore.

Si funksionon RLHF

Procesi i RLHF mund të ndahet në disa hapa:

1. Trajnimi fillestar i modelit: Në fillim, modeli i AI trajnohet duke përdorur mësimin e mbikëqyrur, ku trajnerët njerëzorë ofrojnë shembuj të etiketuar të sjelljes korrekte. Modeli mëson të parashikojë veprimin ose daljen e saktë bazuar në inputet e dhëna.
2. Mbledhja e reagimeve njerëzore: Pasi të jetë trajnuar modeli fillestar, trajnerët njerëz janë të përfshirë në dhënien e komenteve mbi performancën e modelit. Ata renditin rezultate ose veprime të ndryshme të krijuara nga modeli bazuar në cilësinë ose korrektësinë e tyre. Ky reagim përdoret për të krijuar një sinjal shpërblimi për të mësuarit përforcues.
3. Mësimi i përforcimit: Modeli më pas rregullohet mirë duke përdorur Optimizimin e Politikave Proksimale (PPO) ose algoritme të ngjashme që përfshijnë sinjalet e shpërblimit të krijuara nga njeriu. Modeli vazhdon të përmirësojë performancën e tij duke mësuar nga reagimet e ofruara nga trajnerët njerëzorë.
4. Procesi i përsëritur: Procesi i mbledhjes së reagimeve njerëzore dhe përsosjes së modelit përmes të mësuarit përforcues përsëritet në mënyrë të përsëritur, duke çuar në përmirësim të vazhdueshëm të performancës së modelit.

RLHF në ChatGPT dhe GPT-4

ChatGPT dhe GPT-4 janë modele gjuhësore më të avancuara të zhvilluara nga OpenAI që janë trajnuar duke përdorur RLHF. Kjo teknikë ka luajtur një rol vendimtar në rritjen e performancës së këtyre modeleve dhe duke i bërë ato më të afta për të gjeneruar përgjigje të ngjashme me njerëzit.

Në rastin e ChatGPT, modeli fillestar trajnohet duke përdorur rregullimin e mirë të mbikëqyrur. Trajnerët e inteligjencës artificiale njerëzore angazhohen në biseda, duke luajtur rolin e përdoruesit dhe të asistentit të AI, për të gjeneruar një grup të dhënash që përfaqëson skenarë të ndryshëm bisedash. Modeli më pas mëson nga ky grup të dhënash duke parashikuar përgjigjen tjetër të përshtatshme në bisedë.

Më pas, fillon procesi i mbledhjes së reagimeve njerëzore. Trajnerët e AI renditin përgjigjet e shumta të krijuara nga modeli bazuar në rëndësinë, koherencën dhe cilësinë e tyre. Ky reagim konvertohet në një sinjal shpërblimi dhe modeli rregullohet mirë duke përdorur algoritme të mësimit të përforcimit.

GPT-4, një version i avancuar i paraardhësit të tij GPT-3, ndjek një proces të ngjashëm. Modeli fillestar është trajnuar duke përdorur një grup të dhënash të gjerë që përmban tekst nga burime të ndryshme. Më pas, reagimet njerëzore inkorporohen gjatë fazës së të mësuarit të përforcimit, duke ndihmuar modelin të kapë nuancat dhe preferencat delikate që nuk kodohen lehtësisht në funksionet e paracaktuara të shpërblimit.

Përfitimet e RLHF në sistemet AI

RLHF ofron disa avantazhe në zhvillimin e sistemeve të AI si ChatGPT dhe GPT-4:

• Performanca e përmirësuar: Duke përfshirë reagimet njerëzore në procesin e të mësuarit, RLHF ndihmon sistemet e AI të kuptojnë më mirë preferencat komplekse njerëzore dhe të prodhojnë përgjigje më të sakta, koherente dhe të përshtatshme në kontekst.
• përshtatshmëria: RLHF u mundëson modeleve të AI të përshtaten me detyra dhe skenarë të ndryshëm duke mësuar nga përvojat dhe ekspertiza e ndryshme e trajnerëve njerëzorë. Ky fleksibilitet i lejon modelet të performojnë mirë në aplikacione të ndryshme, nga AI biseduese deri te gjenerimi i përmbajtjes dhe më gjerë.
• Paragjykimet e reduktuara: Procesi i përsëritur i mbledhjes së komenteve dhe përsosjes së modelit ndihmon në adresimin dhe zbutjen e paragjykimeve të pranishme në të dhënat fillestare të trajnimit. Ndërsa trajnerët e njerëzve vlerësojnë dhe renditin rezultatet e krijuara nga modeli, ata mund të identifikojnë dhe adresojnë sjelljen e padëshirueshme, duke siguruar që sistemi i AI të jetë më i harmonizuar me vlerat njerëzore.
• Përmirësim të vazhdueshëm: Procesi RLHF lejon përmirësim të vazhdueshëm në performancën e modelit. Ndërsa trajnerët njerëzorë ofrojnë më shumë reagime dhe modeli i nënshtrohet mësimit përforcues, ai bëhet gjithnjë e më i aftë në gjenerimin e rezultateve me cilësi të lartë.
• Siguri e shtuar: RLHF kontribuon në zhvillimin e sistemeve më të sigurta të AI duke lejuar trajnerët njerëzorë të largojnë modelin nga gjenerimi i përmbajtjes së dëmshme ose të padëshiruar. Ky qark reagimi ndihmon për të siguruar që sistemet e AI janë më të besueshme dhe më të besueshme në ndërveprimet e tyre me përdoruesit.

Sfidat dhe perspektivat e së ardhmes

Ndërsa RLHF është dëshmuar efektive në përmirësimin e sistemeve të AI si ChatGPT dhe GPT-4, ka ende sfida për të kapërcyer dhe fusha për kërkime të ardhshme:

• Shkallëzueshmëria: Meqenëse procesi mbështetet në reagimet njerëzore, shkallëzimi i tij për të trajnuar modele më të mëdha dhe më komplekse mund të jetë intensiv i burimeve dhe kërkon kohë. Zhvillimi i metodave për të automatizuar ose gjysmë-automatizuar procesin e reagimit mund të ndihmojë në adresimin e kësaj çështjeje.
• Dykuptimësia dhe subjektiviteti: Reagimet njerëzore mund të jenë subjektive dhe mund të ndryshojnë ndërmjet trajnerëve. Kjo mund të çojë në mospërputhje në sinjalet e shpërblimit dhe mund të ndikojë në performancën e modelit. Zhvillimi i udhëzimeve më të qarta dhe mekanizmave për ndërtimin e konsensusit për trajnerët njerëzorë mund të ndihmojë në zbutjen e këtij problemi.
• Përafrimi i vlerës afatgjatë: Sigurimi që sistemet e AI të qëndrojnë në përputhje me vlerat njerëzore në afat të gjatë është një sfidë që duhet adresuar. Hulumtimi i vazhdueshëm në fusha si modelimi i shpërblimeve dhe siguria e AI do të jenë vendimtare në ruajtjen e përafrimin e vlerave ndërsa sistemet e AI evoluojnë.

RLHF është një qasje transformuese në trajnimin e AI që ka qenë thelbësore në zhvillimin e modeleve të avancuara gjuhësore si ChatGPT dhe GPT-4. Duke kombinuar të mësuarit përforcues me reagimet njerëzore, RLHF u mundëson sistemeve të AI të kuptojnë dhe përshtaten më mirë me preferencat komplekse njerëzore, duke çuar në përmirësimin e performancës dhe sigurisë. Ndërsa fusha e AI vazhdon të përparojë, është thelbësore të investohet në kërkime dhe zhvillim të mëtejshëm të teknikave si RLHF për të siguruar krijimin e sistemeve të AI që nuk janë vetëm të fuqishme, por edhe në përputhje me vlerat dhe pritshmëritë njerëzore.