ปัญญาประดิษฐ์
The Many Faces of Reinforcement Learning: Shaping Large Language Models
ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา Large Language Models (LLMs) ได้เปลี่ยนแปลงสาขา الذكاء الاصطناعي (AI) อย่างมาก ทำให้เครื่องจักรสามารถเข้าใจและสร้างข้อความที่เหมือนมนุษย์ได้อย่างน่าประทับใจ ความสำเร็จนี้ส่วนใหญ่มาจากความก้าวหน้าในระเบียบวิธีการเรียนรู้ของเครื่อง รวมถึงการเรียนรู้ลึกและเรินฟอร์ซเมนต์เลิร์นนิง (RL) ในขณะที่การเรียนรู้แบบมีคำสอนมีบทบาทสำคัญในการฝึกอบรม LLMs การเรียนรู้แบบเรินฟอร์ซเมนต์เลิร์นนิงได้ปรากฏตัวขึ้นเป็นเครื่องมือที่มีพลังในการเพิ่มและปรับปรุงความสามารถของพวกมันให้ไปไกลกว่าการรู้จับแบบแผนอย่างง่าย
การเรียนรู้แบบเรินฟอร์ซเมนต์เลิร์นนิงทำให้ LLMs สามารถเรียนรู้จากประสบการณ์ โดยการปรับพฤติกรรมตามรางวัลหรือการลงโทษ รูปแบบต่างๆ ของ RL เช่น Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF), Reinforcement Learning with Verifiable Rewards (RLVR), Group Relative Policy Optimization (GRPO) และ Direct Preference Optimization (DPO) ได้ถูกพัฒนาขึ้นเพื่อปรับแต่ง LLMs เพื่อให้แน่ใจว่าพวกมันสอดคล้องกับความชอบของมนุษย์และปรับปรุงความสามารถในการให้เหตุผล
บทความนี้สำรวจแนวทางต่างๆ ของการเรียนรู้แบบเรินฟอร์ซเมนต์เลิร์นนิงที่หล่อหลอม LLMs โดยตรวจสอบส่วนร่วมและผลกระทบต่อพัฒนาการของ AI
การเข้าใจการเรียนรู้แบบเรินฟอร์ซเมนต์เลิร์นนิงใน AI
การเรียนรู้แบบเรินฟอร์ซเมนต์เลิร์นนิง (RL) เป็นระเบียบวิธีการเรียนรู้ของเครื่อง जह่างตัวแทนเรียนรู้การตัดสินใจโดยการโต้ตอบกับสภาพแวดล้อม แทนที่จะพึ่งพาเพียงชุดข้อมูลที่มีฉลาก ตัวแทนจะดำเนินการ รับคำติชมในรูปแบบของรางวัลหรือการลงโทษ และปรับกลยุทธ์ของตนตามนั้น
สำหรับ LLMs การเรียนรู้แบบเรินฟอร์ซเมนต์เลิร์นนิงรับประกันว่าโมเดลจะสร้างคำตอบที่สอดคล้องกับความชอบของมนุษย์ แนวทางจริยธรรม และการให้เหตุผลเชิงปฏิบัติ เป้าหมายไม่เพียงแต่สร้างประโยคที่ถูกต้องตามไวยากรณ์เท่านั้น แต่ยังต้องทำให้พวกมันมีประโยชน์ มีความหมาย และสอดคล้องกับบรรทัดฐานสังคม
การเรียนรู้แบบเรินฟอร์ซเมนต์เลิร์นนิงจากคำติชมของมนุษย์ (RLHF)
หนึ่งในเทคนิค RL ที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในการฝึกอบรม LLMs คือ RLHF แทนที่จะพึ่งพาเพียงชุดข้อมูลที่กำหนดไว้ล่วงหน้า RLHF ปรับปรุง LLMs โดยการรวมความชอบของมนุษย์เข้าไปในวงจรการฝึกอบรม ขั้นตอนนี้โดยทั่วไปประกอบด้วย:
- การรวบรวมคำติชมจากมนุษย์: ผู้ประเมินมนุษย์ประเมินคำตอบที่สร้างโดยโมเดลและจัดอันดับตามคุณภาพ ความสอดคล้อง ความมีประโยชน์ และความถูกต้อง
- การฝึกโมเดลรางวัล: การจัดอันดับนี้จะถูกใช้ในการฝึกโมเดลรางวัลที่คาดการณ์ว่ามนุษย์จะชอบผลลัพธ์ใด
- การปรับแต่งด้วย RL: LLMs ถูกฝึกโดยใช้โมเดลรางวัลนี้เพื่อปรับปรุงคำตอบตามความชอบของมนุษย์
แนวทางนี้ได้ถูกนำไปใช้ในการปรับปรุงโมเดลอย่าง ChatGPT และ Claude ในขณะที่ RLHF มีบทบาทสำคัญในการทำให้ LLMs สอดคล้องกับความชอบของผู้ใช้ ลดความเอนเอียง และเพิ่มความสามารถในการปฏิบัติตามคำสั่งที่ซับซ้อน แต่ก็เป็นกระบวนการที่ต้องใช้ทรัพยากรมาก โดยต้องการผู้แปลหลายคนเพื่อประเมินและปรับแต่งผลลัพธ์ของ AI ซึ่งนำไปสู่การวิจัยวิธีการทางเลือก เช่น การเรียนรู้แบบเรินฟอร์ซเมนต์เลิร์นนิงจากคำติชมของ AI (RLAIF) และ การเรียนรู้แบบเรินฟอร์ซเมนต์เลิร์นนิงด้วยรางวัลที่ตรวจสอบได้ (RLVR)
RLAIF: การเรียนรู้แบบเรินฟอร์ซเมนต์เลิร์นนิงจากคำติชมของ AI
ไม่เหมือนกับ RLHF RLAIF พึ่งพาความชอบที่สร้างโดย AI มากกว่าคำติชมของมนุษย์ โดยใช้ระบบ AI อื่น ซึ่งมักจะเป็น LLM เพื่อประเมินและจัดอันดับคำตอบ สร้างระบบรางวัลอัตโนมัติที่สามารถชี้นำกระบวนการเรียนรู้ของ LLM
แนวทางนี้แก้ไขปัญหาเรื่องความสามารถในการปรับขนาดที่เกี่ยวข้องกับ RLHF ซึ่งการแปลโดยมนุษย์อาจมีค่าใช้จ่ายสูงและใช้เวลานาน โดยการใช้คำติชมของ AI RLAIF เพิ่มความสอดคล้องและประสิทธิภาพ ลดความผันผวนจากความคิดเห็นของมนุษย์ที่มีความเห็นต่างกัน แม้ว่า RLAIF จะเป็นแนวทางที่มีคุณค่าในการปรับแต่ง LLMs ในระดับใหญ่ แต่ก็อาจเสริมสร้างความเอนเอียงที่มีอยู่ในระบบ AI
การเรียนรู้แบบเรินฟอร์ซเมนต์เลิร์นนิงด้วยรางวัลที่ตรวจสอบได้ (RLVR)
ในขณะที่ RLHF และ RLAIF พึ่งพาคำติชมที่มีความเห็นต่างกัน RLVR ใช้รางวัลที่เป็นกลางและตรวจสอบได้เพื่อฝึกอบรม LLMs วิธีนี้มีประสิทธิภาพมากสำหรับงานที่มีเกณฑ์ความถูกต้องที่ชัดเจน เช่น:
- การแก้ปัญหาทางคณิตศาสตร์
- การสร้างโค้ด
- การประมวลผลข้อมูลแบบโครงสร้าง
ใน RLVR คำตอบของโมเดลจะถูกประเมินโดยใช้กฎหรืออัลกอริทึมที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ฟังก์ชันรางวัลที่ตรวจสอบได้จะกำหนดว่าคำตอบใดเป็นไปตามเกณฑ์ที่คาดหวัง โดยมอบคะแนนสูงให้กับคำตอบที่ถูกต้องและคะแนนต่ำให้กับคำตอบที่ไม่ถูกต้อง
แนวทางนี้ลดการพึ่งพาการทำเครื่องหมายของมนุษย์และความเอนเอียงของ AI ทำให้การฝึกอบรมมีความสามารถในการปรับขนาดและคุ้มค่ามากขึ้น ตัวอย่างเช่น ในงานที่ต้องใช้เหตุผลทางคณิตศาสตร์ RLVR ได้ถูกใช้ในการปรับปรุงโมเดลอย่าง DeepSeek’s R1-Zero ทำให้พวกมันสามารถพัฒนาตนเองโดยไม่ต้องมีการฝึกอบรมแบบมีคำสอน
การเพิ่มประสิทธิภาพการเรียนรู้แบบเรินฟอร์ซเมนต์เลิร์นนิงสำหรับ LLMs
นอกเหนือจากเทคนิคที่กล่าวถึงแล้วซึ่งกำหนดวิธีการที่ LLMs ได้รับรางวัลและเรียนรู้จากคำติชม อีกแง่มุมที่สำคัญของ RL คือวิธีที่โมเดลปรับพฤติกรรม (หรือนโยบาย) ตามรางวัลเหล่านั้น นี่คือจุดที่เทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพขั้นสูงเข้ามา
การเพิ่มประสิทธิภาพใน RL คือกระบวนการอัปเดตพฤติกรรมของโมเดลเพื่อเพิ่มรางวัลให้สูงสุด ในขณะที่วิธีการ RL แบบดั้งเดิมมักจะประสบปัญหาเรื่องความไม่มั่นคงและประสิทธิภาพต่ำเมื่อปรับแต่ง LLMs วิธีการใหม่ๆ ได้ถูกพัฒนาขึ้นสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพ LLMs ดังนี้คือกลยุทธ์การเพิ่มประสิทธิภาพที่นำมาใช้ในการฝึกอบรม LLMs:
- Proximal Policy Optimization (PPO): PPO เป็นหนึ่งในเทคนิค RL ที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในการปรับแต่ง LLMs อุปสรรคสำคัญใน RL คือการรับประกันว่าการอัปเดตโมเดลจะปรับปรุงประสิทธิภาพโดยไม่มีการเปลี่ยนแปลงที่รุนแรงซึ่งอาจลดคุณภาพของคำตอบ PPO จัดการกับสิ่งนี้โดยการแนะนำการอัปเดตพฤติกรรมที่ควบคุมได้ โดยการปรับปรุงคำตอบของโมเดลอย่างต่อเนื่องและปลอดภัยเพื่อรักษาความเสถียร นอกจากนี้ PPO ยังสร้างสมดุลระหว่างการสำรวจและการใช้ประโยชน์ ช่วยให้โมเดลค้นพบคำตอบที่ดีกว่าในขณะเดียวกันก็เสริมสร้างพฤติกรรมที่มีประสิทธิภาพ นอกจากนี้ PPO ยังมีประสิทธิภาพในการใช้ตัวอย่าง โดยใช้แบตช์ข้อมูลขนาดเล็กเพื่อลดเวลาในการฝึกอบรมในขณะเดียวกันก็รักษาความสามารถในการทำงานสูง วิธีการนี้ถูกใช้กันอย่างแพร่หลายในโมเดลอย่าง ChatGPT เพื่อให้แน่ใจว่าคำตอบจะยังคงมีประโยชน์ ความเกี่ยวข้อง และสอดคล้องกับความคาดหวังของมนุษย์โดยไม่เกิดการปรับให้เหมาะสมมากเกินไปกับสัญญาณรางวัลเฉพาะ
- Direct Preference Optimization (DPO): DPO เป็นอีกเทคนิคหนึ่งในการเพิ่มประสิทธิภาพ RL ที่เน้นการปรับโมเดลโดยตรงเพื่อให้สอดคล้องกับความชอบของมนุษย์ ไม่เหมือนกับอัลกอริทึม RL แบบดั้งเดิมที่พึ่งพาโมเดลรางวัลที่ซับซ้อน DPO ปรับโมเดลโดยตรงตามข้อมูลความชอบแบบไบนารี่ ซึ่งหมายความว่ามันเพียงแค่ตัดสินว่าผลลัพธ์หนึ่งดีกว่าอีกผลลัพธ์หนึ่งหรือไม่ วิธีการนี้พึ่งพาผู้ประเมินมนุษย์ในการจัดอันดับหลายคำตอบที่สร้างโดยโมเดลสำหรับพรอมต์หนึ่งๆ จากนั้นจึงปรับโมเดลเพื่อเพิ่มความน่าจะเป็นในการผลิตคำตอบที่ได้รับการจัดอันดับสูงในอนาคต DPO มีประสิทธิภาพมากในสถานการณ์ที่การได้รับโมเดลรางวัลที่มีรายละเอียดเป็นไปได้ยาก โดยการทำให้ RL ง่ายขึ้น DPO ช่วยให้โมเดล AI ปรับปรุงผลลัพธ์โดยไม่ต้องมภาระการคำนวณที่เกี่ยวข้องกับเทคนิค RL ที่ซับซ้อนกว่า
- Group Relative Policy Optimization (GRPO): หนึ่งในการพัฒนาล่าสุดในเทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพ RL สำหรับ LLMs คือ GRPO ในขณะที่เทคนิค RL ทั่วไป เช่น PPO ต้องการโมเดลค่าเพื่อประมาณความได้เปรียบของคำตอบที่แตกต่างกัน ซึ่งต้องใช้พลังการคำนวณและทรัพยากรหน่วยความจำมาก GRPO ลดความจำเป็นในการมีโมเดลค่าแยกต่างหากโดยใช้สัญญาณรางวัลจากชุดผลลัพธ์ที่แตกต่างกันสำหรับพรอมต์เดียวกัน ซึ่งหมายความว่าแทนที่จะเปรียบเทียบผลลัพธ์กับโมเดลค่าที่คงที่ มันจะเปรียบเทียบกันเอง ลดภาระการคำนวณลงอย่างมาก หนึ่งในแอปพลิเคชันที่น่าสังเกตของ GRPO คือ DeepSeek R1-Zero โมเดลที่ถูกฝึกโดยไม่มีการปรับแต่งแบบมีคำสอนและสามารถพัฒนาทักษะการให้เหตุผลที่ซับซ้อนผ่านการวิวัฒน์เอง
สรุป
การเรียนรู้แบบเรินฟอร์ซเมนต์เลิร์นนิงมีบทบาทสำคัญในการปรับปรุง Large Language Models (LLMs) โดยการเพิ่มความสอดคล้องกับความชอบของมนุษย์และการปรับปรุงความสามารถในการให้เหตุผล เทคนิคอย่าง RLHF, RLAIF และ RLVR ให้แนวทางต่างๆ สำหรับการเรียนรู้แบบเรินฟอร์ซเมนต์เลิร์นนิง ในขณะที่วิธีการเพิ่มประสิทธิภาพ เช่น PPO, DPO และ GRPO ปรับปรุงประสิทธิภาพและเสถียรภาพในการฝึกอบรม เมื่อ LLMs ต่อเนื่องในการพัฒนา บทบาทของการเรียนรู้แบบเรินฟอร์ซเมนต์เลิร์นนิงจะกลายเป็นสิ่งสำคัญในการทำให้โมเดลเหล่านี้มีความฉลาด มีจริยธรรม และมีเหตุผลมากขึ้น
