ใบหน้าหลายอย่างของการเรียนรู้แบบเสริมแรง: การกำหนดรูปแบบโมเดลภาษาขนาดใหญ่

ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) ได้กำหนดความหมายใหม่ของสาขา الذكاء الاصطناعي (AI) ทำให้เครื่องจักรสามารถเข้าใจและสร้างข้อความที่เหมือนมนุษย์ได้อย่างน่าประทับใจ ความสำเร็จนี้ส่วนใหญ่มาจากความก้าวหน้าในการเรียนรู้ของเครื่อง รวมถึงการเรียนรู้ลึกและการเรียนรู้แบบเสริมแรง (RL) แม้ว่าการเรียนรู้แบบกำกับจะเล่นบทบาทสำคัญในการฝึกอบรม LLMs แต่การเรียนรู้แบบเสริมแรงก็ได้ปรากฏตัวขึ้นเป็นเครื่องมือที่ทรงพลังในการปรับปรุงและเพิ่มประสิทธิภาพของพวกมันไปไกลกว่าการรู้จับแบบง่ายๆ

การเรียนรู้แบบเสริมแรงช่วยให้ LLMs สามารถเรียนรู้จากประสบการณ์ โดยปรับพฤติกรรมของตนให้เหมาะสมตามรางวัลหรือการลงโทษ รูปแบบต่างๆ ของ RL เช่น การเรียนรู้แบบเสริมแรงจากข้อมูลรับจากมนุษย์ (RLHF) การเรียนรู้แบบเสริมแรงจากข้อมูลรับจาก AI (RLAIF) การเรียนรู้แบบเสริมแรงจากผลตอบแทนที่ตรวจสอบได้ (RLVR) และการเพิ่มประสิทธิภาพนโยบายโดยตรง (DPO) ได้ถูกพัฒนาขึ้นเพื่อปรับแต่ง LLMs ให้เหมาะสมกับความชอบของมนุษย์และปรับปรุงความสามารถในการให้เหตุผลของพวกมัน

บทความนี้สำรวจแนวทางต่างๆ ของการเรียนรู้แบบเสริมแรงที่กำหนดรูปแบบ LLMs โดยตรวจสอบการมีส่วนร่วมและผลกระทบต่อพัฒนาการของ AI

การเข้าใจการเรียนรู้แบบเสริมแรงใน AI

การเรียนรู้แบบเสริมแรง (RL) เป็นรูปแบบหนึ่งของการเรียนรู้ของเครื่อง โดยที่ตัวแทนเรียนรู้ที่จะตัดสินใจโดยการโต้ตอบกับสภาพแวดล้อม แทนที่จะพึ่งพาเฉพาะชุดข้อมูลที่มีฉลาก ตัวแทนจะดำเนินการ รับข้อมูลรับกลับในรูปแบบของรางวัลหรือการลงโทษ และปรับกลยุทธ์ของตนตามนั้น

สำหรับ LLMs การเรียนรู้แบบเสริมแรงรับประกันว่าโมเดลจะสร้างคำตอบที่สอดคล้องกับความชอบของมนุษย์ คู่มือทางจริยธรรม และการให้เหตุผลเชิงปฏิบัติ เป้าหมายไม่ใช่เพียงการสร้างประโยคที่ถูกต้องตามไวยากรณ์เท่านั้น แต่ยังรวมถึงการทำให้ประโยคเหล่านั้นมีประโยชน์ มีความหมาย และสอดคล้องกับมาตรฐานสังคมด้วย

การเรียนรู้แบบเสริมแรงจากข้อมูลรับจากมนุษย์ (RLHF)

เทคนิค RL ที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในการฝึกอบรม LLMs คือ RLHF แทนที่จะพึ่งพาเฉพาะชุดข้อมูลที่กำหนดไว้ล่วงหน้า RLHF จะปรับปรุง LLMs โดยการรวมความชอบของมนุษย์เข้ากับวงจรการฝึกอบรม ขั้นตอนนี้โดยทั่วไปจะประกอบด้วย:

1. การรวบรวมข้อมูลรับจากมนุษย์: ผู้ประเมินจะประเมินคำตอบที่สร้างโดยโมเดลและจัดอันดับตามคุณภาพ ความสอดคล้อง ความเป็นประโยชน์ และความถูกต้อง
2. การฝึกอบรมโมเดลรางวัล: การจัดอันดับเหล่านี้จะถูกใช้ในการฝึกอบรมโมเดลรางวัลที่สามารถคาดการณ์ได้ว่ามนุษย์จะชอบผลลัพธ์ใด
3. การปรับแต่งด้วย RL: LLM จะถูกฝึกอบรมโดยใช้โมเดลรางวัลนี้เพื่อปรับปรุงคำตอบตามความชอบของมนุษย์

แนวทางนี้ถูกนำไปใช้ในการปรับปรุงโมเดล เช่น ChatGPT และ Claude ในขณะที่ RLHF มีบทบาทสำคัญในการทำให้ LLMs สอดคล้องกับความชอบของผู้ใช้ ลดอคติ และเพิ่มความสามารถในการปฏิบัติตามคำสั่งที่ซับซ้อน แต่ก็ใช้ทรัพยากรมากและต้องการผู้กำกับจำนวนมากในการประเมินและปรับแต่งผลลัพธ์ของ AI ซึ่งนำไปสู่การสำรวจวิธีการทางเลือก เช่น การเรียนรู้แบบเสริมแรงจากข้อมูลรับจาก AI (RLAIF) และ การเรียนรู้แบบเสริมแรงจากผลตอบแทนที่ตรวจสอบได้ (RLVR)

RLAIF: การเรียนรู้แบบเสริมแรงจากข้อมูลรับจาก AI

ไม่เหมือนกับ RLHF RLAIF พึ่งพาข้อมูลรับจาก AI มากกว่าข้อมูลรับจากมนุษย์ในการฝึกอบรม LLMs มันทำงานโดยใช้ระบบ AI อีกระบบหนึ่ง โดยทั่วไปเป็น LLM เพื่อประเมินและจัดอันดับคำตอบ โดยสร้างระบบรางวัลอัตโนมัติที่สามารถชี้นำกระบวนการเรียนรู้ของ LLM

แนวทางนี้แก้ไขปัญหาเรื่องขนาดที่เกี่ยวข้องกับ RLHF ซึ่งข้อมูลรับจากมนุษย์อาจมีราคาแพงและใช้เวลานาน โดยการใช้ข้อมูลรับจาก AI RLAIF เพิ่มความสอดคล้องและประสิทธิภาพ ลดความแปรผันเนื่องจากความคิดเห็นของมนุษย์ที่มี chủ quan แม้ว่า RLAIF จะเป็นแนวทางที่มีคุณค่าในการปรับแต่ง LLMs ในระดับใหญ่ แต่ก็อาจเสริมสร้างอคติที่มีอยู่ในระบบ AI ได้

การเรียนรู้แบบเสริมแรงจากผลตอบแทนที่ตรวจสอบได้ (RLVR)

ในขณะที่ RLHF และ RLAIF พึ่งพาข้อมูลรับแบบ主観 RLVR ใช้รางวัลที่ตรวจสอบได้แบบวัตถุประสงค์ในการฝึกอบรม LLMs วิธีนี้มีประสิทธิภาพมากสำหรับงานที่มีเกณฑ์ความถูกต้องที่ชัดเจน เช่น:

• การแก้ปัญหาทางคณิตศาสตร์
• การสร้างโค้ด
• การประมวลผลข้อมูลแบบโครงสร้าง

ใน RLVR คำตอบของโมเดลจะถูกประเมินโดยใช้กฎหรืออัลกอริทึมที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ฟังก์ชันรางวัลที่ตรวจสอบได้จะกำหนดว่าคำตอบนั้นตรงตามเกณฑ์ที่คาดหวังหรือไม่ โดยมอบคะแนนสูงให้กับคำตอบที่ถูกต้องและคะแนนต่ำให้กับคำตอบที่ไม่ถูกต้อง

แนวทางนี้ลดการพึ่งพาการกำกับของมนุษย์และอคติของ AI ทำให้การฝึกอบรมมีความสามารถในการปรับขนาดและลดต้นทุน ตัวอย่างเช่น ในงานที่ต้องใช้เหตุผลทางคณิตศาสตร์ RLVR ถูกใช้ในการปรับปรุงโมเดล เช่น DeepSeek’s R1-Zero ทำให้สามารถพัฒนาทักษะการให้เหตุผลที่ซับซ้อนโดยไม่ต้องมีการกำกับของมนุษย์

การเพิ่มประสิทธิภาพการเรียนรู้แบบเสริมแรงสำหรับ LLMs

นอกเหนือจากเทคนิคที่กล่าวถึงแล้วซึ่งกำหนดว่า LLMs จะได้รับรางวัลและเรียนรู้จากข้อมูลรับอย่างไร อีกแง่มุมที่สำคัญของ RL คือวิธีที่โมเดลปรับพฤติกรรมของตนตามรางวัลเหล่านั้น นี่คือที่เทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพขั้นสูงเข้ามา

การเพิ่มประสิทธิภาพใน RL คือกระบวนการอัปเดตพฤติกรรมของโมเดลเพื่อเพิ่มรางวัลให้สูงสุด ในขณะที่วิธีการ RL แบบดั้งเดิมมักต้องเผชิญกับความไม่มั่นคงและไม่มีประสิทธิภาพเมื่อปรับแต่ง LLMs วิธีการใหม่ๆ ได้ถูกพัฒนาขึ้นสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพ LLMs นี่คือกลยุทธ์การเพิ่มประสิทธิภาพที่นำมาใช้กันอย่างแพร่หลายสำหรับการฝึกอบรม LLMs:

• การเพิ่มประสิทธิภาพนโยบายแบบมีระยะห่าง (PPO): PPO เป็นเทคนิค RL ที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในการปรับแต่ง LLMs อุปสรรคสำคัญใน RL คือการรับประกันว่าการอัปเดตของโมเดลจะปรับปรุงประสิทธิภาพโดยไม่มีการเปลี่ยนแปลงที่รุนแรงซึ่งอาจลดคุณภาพของคำตอบ PPO จัดการกับปัญหานี้โดยการแนะนำการอัปเดตของนโยบายที่ควบคุมได้ ทำให้โมเดลปรับปรุงคำตอบของตนอย่างต่อเนื่องและปลอดภัย เพื่อรักษาความเสถียร นอกจากนี้ PPO ยังสร้างสมดุลระหว่างการสำรวจและการใช้ประโยชน์ ช่วยให้โมเดลค้นพบคำตอบที่ดีกว่าในขณะเดียวกันก็เสริมสร้างพฤติกรรมที่มีประสิทธิภาพ
• การเพิ่มประสิทธิภาพความชอบโดยตรง (DPO): DPO เป็นอีกเทคนิคหนึ่งของการเพิ่มประสิทธิภาพ RL ที่เน้นการปรับแต่งผลลัพธ์ของโมเดลให้สอดคล้องกับความชอบของมนุษย์โดยตรง ไม่เหมือนกับอัลกอริทึม RL แบบดั้งเดิมที่พึ่งพาโมเดลรางวัลที่ซับซ้อน DPO ปรับแต่งโมเดลโดยตรงตามข้อมูลความชอบแบบไบนารี่ ซึ่งหมายความว่ามันเพียงแค่กำหนดว่าผลลัพธ์หนึ่งดีกว่าผลลัพธ์อื่นหรือไม่ วิธีการนี้พึ่งพาผู้ประเมินเพื่อจัดอันดับคำตอบหลายๆ คำตอบที่สร้างโดยโมเดลสำหรับคำสั่งให้ทำอะไร และจากนั้นปรับแต่งโมเดลเพื่อเพิ่มความน่าจะเป็นที่จะสร้างคำตอบที่ได้รับการจัดอันดับสูงในอนาคต DPO มีประสิทธิภาพมากในสถานการณ์ที่การได้รับโมเดลรางวัลที่ละเอียดเป็นไปไม่ได้ โดยการทำให้การเรียนรู้ของ RL ง่ายขึ้น DPO ช่วยให้โมเดล AI ปรับปรุงผลลัพธ์ของตนโดยไม่ต้องมภาระการคำนวณที่เกี่ยวข้องกับเทคนิค RL ที่ซับซ้อนกว่า
• การเพิ่มประสิทธิภาพนโยบายสัมพัทธ์แบบกลุ่ม (GRPO): หนึ่งในความก้าวหน้าล่าสุดในเทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพ RL สำหรับ LLMs คือ GRPO ในขณะที่เทคนิค RL ทั่วไป เช่น PPO ต้องการโมเดลค่าเพื่อประมาณความได้เปรียบของคำตอบที่แตกต่างกัน ซึ่งต้องใช้กำลังการคำนวณสูงและทรัพยากรหน่วยความจำมาก GRPO ลดความจำเป็นในการมีโมเดลค่าแยกต่างหากโดยใช้สัญญาณรางวัลจากชุดผลลัพธ์ที่แตกต่างกันสำหรับคำสั่งให้ทำอะไรเท่ากัน ซึ่งหมายความว่าแทนที่จะเทียบคำตอบกับโมเดลค่าที่คงที่ มันจะเทียบคำตอบเหล่านั้นกับตัวมันเอง โดยลดภาระการคำนวณอย่างมาก หนึ่งในแอปพลิเคชันที่น่าสังเกตที่สุดของ GRPO คือ DeepSeek R1-Zero ซึ่งเป็นโมเดลที่ถูกฝึกอบรมโดยไม่มีการปรับแต่งแบบกำกับและสามารถพัฒนาทักษะการให้เหตุผลที่ซับซ้อนผ่านการวิวัฒนาการของตนเอง

สรุป

การเรียนรู้แบบเสริมแรงมีบทบาทสำคัญในการปรับปรุง LLMs โดยการเพิ่มประสิทธิภาพให้สอดคล้องกับความชอบของมนุษย์และการให้เหตุผลของพวกมัน เทคนิค เช่น RLHF, RLAIF, และ RLVR มอบแนวทางต่างๆ สำหรับการเรียนรู้แบบเสริมแรง ในขณะที่วิธีการเพิ่มประสิทธิภาพ เช่น PPO, DPO, และ GRPO ปรับปรุงประสิทธิภาพการฝึกอบรมและความเสถียร เมื่อ LLMs tiếp tụcพัฒนา การเรียนรู้แบบเสริมแรงมีบทบาทที่สำคัญในการทำให้โมเดลเหล่านี้มีความฉลาด มีจริยธรรม และมีเหตุผลมากขึ้น

LHF, RLAIF, และ RLVR มอบแนวทางต่างๆ สำหรับการเรียนรู้แบบเสริมแรง ในขณะที่วิธีการเพิ่มประสิทธิภาพ เช่น PPO, DPO, และ GRPO ปรับปรุงประสิทธิภาพการฝึกอบรมและความเสถียร เมื่อ LLMs tiếp tụcพัฒนา การเรียนรู้แบบเสริมแรงมีบทบาทที่สำคัญในการทำให้โมเดลเหล่านี้มีความฉลาด มีจริยธรรม และมีเหตุผลมากขึ้น