Vad är förstärkning att lära av mänsklig feedback (RLHF)

I den ständigt utvecklande världen av artificiell intelligens (AI) är Reinforcement Learning From Human Feedback (RLHF) en banbrytande teknik som har använts för att utveckla avancerade språkmodeller som ChatGPT och GPT-4. I det här blogginlägget kommer vi att dyka in i RLHF:s krångligheter, utforska dess tillämpningar och förstå dess roll i att forma AI-systemen som driver de verktyg vi interagerar med dagligen.

Reinforcement Learning From Human Feedback (RLHF) är en avancerad metod för att träna AI-system som kombinerar förstärkningsinlärning med mänsklig feedback. Det är ett sätt att skapa en mer robust inlärningsprocess genom att integrera mänskliga tränares visdom och erfarenhet i modellträningsprocessen. Tekniken går ut på att använda mänsklig feedback för att skapa en belöningssignal, som sedan används för att förbättra modellens beteende genom förstärkningsinlärning.

Förstärkningsinlärning, i enkla termer, är en process där en AI-agent lär sig att fatta beslut genom att interagera med en miljö och få feedback i form av belöningar eller straff. Agentens mål är att maximera den kumulativa belöningen över tid. RLHF förbättrar denna process genom att ersätta, eller komplettera, de fördefinierade belöningsfunktionerna med mänskligt genererad feedback, vilket gör att modellen bättre kan fånga komplexa mänskliga preferenser och förståelser.

Hur RLHF fungerar

Processen för RLHF kan delas upp i flera steg:

1. Inledande modellutbildning: I början tränas AI-modellen med hjälp av övervakat lärande, där mänskliga tränare ger märkta exempel på korrekt beteende. Modellen lär sig att förutsäga rätt åtgärd eller utdata baserat på givna indata.
2. Samling av mänsklig feedback: Efter att den första modellen har tränats, är mänskliga tränare involverade i att ge feedback om modellens prestanda. De rangordnar olika modellgenererade utdata eller åtgärder baserat på deras kvalitet eller korrekthet. Denna feedback används för att skapa en belöningssignal för förstärkningsinlärning.
3. Förstärkning lärande: Modellen finjusteras sedan med hjälp av Proximal Policy Optimization (PPO) eller liknande algoritmer som innehåller de mänskligt genererade belöningssignalerna. Modellen fortsätter att förbättra sin prestanda genom att lära sig av feedbacken från de mänskliga tränarna.
4. Iterativ process: Processen att samla in mänsklig feedback och förfina modellen genom förstärkningsinlärning upprepas iterativt, vilket leder till kontinuerlig förbättring av modellens prestanda.

RLHF i ChatGPT och GPT-4

ChatGPT och GPT-4 är toppmoderna språkmodeller utvecklade av OpenAI som har tränats med RLHF. Denna teknik har spelat en avgörande roll för att förbättra prestandan hos dessa modeller och göra dem mer kapabla att generera mänskliga svar.

När det gäller ChatGPT tränas den initiala modellen med övervakad finjustering. Mänskliga AI-tränare deltar i konversationer och spelar både användar- och AI-assistentrollerna för att skapa en datauppsättning som representerar olika konversationsscenarier. Modellen lär sig sedan av denna datauppsättning genom att förutsäga nästa lämpliga svar i konversationen.

Därefter börjar processen att samla in mänsklig feedback. AI-tränare rangordnar flera modellgenererade svar baserat på deras relevans, koherens och kvalitet. Denna feedback omvandlas till en belöningssignal och modellen finjusteras med hjälp av förstärkningsinlärningsalgoritmer.

GPT-4, en avancerad version av sin föregångare GPT-3, följer en liknande process. Den initiala modellen tränas med hjälp av ett stort dataset som innehåller text från olika källor. Mänsklig feedback inkorporeras sedan under förstärkningsinlärningsfasen, vilket hjälper modellen att fånga subtila nyanser och preferenser som inte enkelt kodas i fördefinierade belöningsfunktioner.

Fördelar med RLHF i AI-system

RLHF erbjuder flera fördelar i utvecklingen av AI-system som ChatGPT och GPT-4:

• Förbättrad prestanda: Genom att integrera mänsklig feedback i inlärningsprocessen hjälper RLHF AI-system att bättre förstå komplexa mänskliga preferenser och producera mer exakta, sammanhängande och kontextuellt relevanta svar.
• anpassnings~~POS=TRUNC: RLHF gör det möjligt för AI-modeller att anpassa sig till olika uppgifter och scenarier genom att lära sig av mänskliga tränares olika erfarenheter och expertis. Denna flexibilitet gör att modellerna kan prestera bra i olika applikationer, från konversations-AI till innehållsgenerering och vidare.
• Minskade fördomar: Den iterativa processen att samla in feedback och förfina modellen hjälper till att hantera och mildra fördomar som finns i den inledande träningsdatan. När mänskliga tränare utvärderar och rangordnar de modellgenererade resultaten kan de identifiera och ta itu med oönskat beteende, vilket säkerställer att AI-systemet är mer i linje med mänskliga värderingar.
• Kontinuerlig förbättring: RLHF-processen möjliggör kontinuerlig förbättring av modellens prestanda. När mänskliga tränare ger mer feedback och modellen genomgår förstärkningsinlärning, blir den allt skickligare på att generera högkvalitativa resultat.
• Förbättrad säkerhet: RLHF bidrar till utvecklingen av säkrare AI-system genom att låta mänskliga tränare styra modellen bort från att generera skadligt eller oönskat innehåll. Denna återkopplingsslinga hjälper till att säkerställa att AI-system är mer tillförlitliga och pålitliga i sin interaktion med användare.

Utmaningar och framtidsperspektiv

Även om RLHF har visat sig vara effektivt för att förbättra AI-system som ChatGPT och GPT-4, finns det fortfarande utmaningar att övervinna och områden för framtida forskning:

• skalbarhet: Eftersom processen bygger på mänsklig feedback, kan det vara resurskrävande och tidskrävande att skala den för att träna större och mer komplexa modeller. Att utveckla metoder för att automatisera eller halvautomatisera feedbackprocessen kan hjälpa till att lösa detta problem.
• Tvetydighet och subjektivitet: Mänsklig feedback kan vara subjektiv och kan variera mellan tränare. Detta kan leda till inkonsekvenser i belöningssignalerna och potentiellt påverka modellens prestanda. Att utveckla tydligare riktlinjer och konsensusskapande mekanismer för mänskliga tränare kan hjälpa till att lindra detta problem.
• Långsiktig värdeanpassning: Att se till att AI-system förblir i linje med mänskliga värderingar på lång sikt är en utmaning som måste lösas. Kontinuerlig forskning inom områden som belöningsmodellering och AI-säkerhet kommer att vara avgörande för att upprätthålla värdeanpassning i takt med att AI-system utvecklas.

RLHF är ett transformativt tillvägagångssätt inom AI-träning som har varit avgörande i utvecklingen av avancerade språkmodeller som ChatGPT och GPT-4. Genom att kombinera förstärkningsinlärning med mänsklig feedback, gör RLHF det möjligt för AI-system att bättre förstå och anpassa sig till komplexa mänskliga preferenser, vilket leder till förbättrad prestanda och säkerhet. När området för AI fortsätter att utvecklas är det avgörande att investera i ytterligare forskning och utveckling av tekniker som RLHF för att säkerställa skapandet av AI-system som inte bara är kraftfulla utan också är i linje med mänskliga värderingar och förväntningar.