Що таке підкріплення за допомогою зворотного зв’язку людини (RLHF)

У світі штучного інтелекту (AI), що постійно розвивається, Reinforcement Learning From Human Feedback (RLHF) є новаторською технікою, яка використовувалася для розробки передових мовних моделей, таких як ChatGPT і GPT-4. У цій публікації блогу ми зануримося в тонкощі RLHF, дослідимо його застосування та зрозуміємо його роль у формуванні систем штучного інтелекту, які забезпечують інструменти, з якими ми щодня взаємодіємо.

Навчання з підкріпленням за допомогою зворотного зв’язку людини (RLHF) — це вдосконалений підхід до навчання систем ШІ, який поєднує навчання за підкріпленням із зворотним зв’язком людини. Це спосіб створити більш надійний процес навчання шляхом включення мудрості та досвіду тренерів-людей у ​​модельний процес навчання. Техніка передбачає використання зворотного зв’язку людини для створення сигналу винагороди, який потім використовується для покращення поведінки моделі за допомогою навчання з підкріпленням.

Простими словами, навчання з підкріпленням – це процес, у якому агент ШІ вчиться приймати рішення, взаємодіючи з навколишнім середовищем і отримуючи зворотний зв’язок у формі винагород або штрафів. Мета агента — максимізувати сукупну винагороду з часом. RLHF покращує цей процес, замінюючи або доповнюючи попередньо визначені функції винагороди відгуками, створеними людиною, таким чином дозволяючи моделі краще фіксувати складні людські переваги та розуміння.

Як працює RLHF

Процес RLHF можна розбити на кілька етапів:

1. Початкове навчання моделі: На початку модель штучного інтелекту навчається за допомогою навчання під наглядом, де люди-тренери надають позначені приклади правильної поведінки. Модель вчиться передбачати правильну дію або результат на основі заданих вхідних даних.
2. Збір відгуків людей: після того, як початкову модель було навчено, тренери-люди залучаються до надання відгуків про продуктивність моделі. Вони ранжують різні згенеровані моделлю результати або дії на основі їх якості або правильності. Цей зворотний зв’язок використовується для створення сигналу винагороди для навчання з підкріпленням.
3. Підкріплення навчання: Потім модель налаштовується за допомогою оптимізації проксимальної політики (PPO) або подібних алгоритмів, які включають створені людиною сигнали винагороди. Модель продовжує покращувати свою продуктивність, навчаючись на відгуках тренерів-людей.
4. Ітеративний процес: Процес збору відгуків людини та вдосконалення моделі за допомогою навчання з підкріпленням повторюється ітеративно, що призводить до постійного покращення продуктивності моделі.

RLHF у ChatGPT і GPT-4

ChatGPT і GPT-4 — це найсучасніші мовні моделі, розроблені OpenAI, які пройшли навчання за допомогою RLHF. Ця техніка зіграла вирішальну роль у підвищенні ефективності цих моделей і зробила їх більш здатними генерувати відповіді, схожі на людські.

У випадку ChatGPT початкова модель навчається за допомогою контрольованого тонкого налаштування. Інструктори зі штучного інтелекту беруть участь у розмовах, граючи роль як користувача, так і помічника ШІ, щоб створити набір даних, який представляє різноманітні сценарії розмов. Потім модель вивчає цей набір даних, передбачаючи наступну відповідну відповідь у розмові.

Далі починається процес збору відгуків людей. Інструктори зі штучного інтелекту оцінюють численні відповіді, згенеровані моделлю, на основі їх відповідності, узгодженості та якості. Цей зворотний зв’язок перетворюється на сигнал винагороди, а модель точно налаштовується за допомогою алгоритмів навчання з підкріпленням.

GPT-4, розширена версія свого попередника GPT-3, використовує аналогічний процес. Початкова модель навчається з використанням великого набору даних, що містить текст із різних джерел. Зворотний зв’язок людини потім включається під час фази навчання з підкріпленням, допомагаючи моделі вловлювати тонкі нюанси та переваги, які нелегко закодувати в попередньо визначених функціях винагороди.

Переваги RLHF в системах ШІ

RLHF пропонує кілька переваг у розробці систем ШІ, таких як ChatGPT і GPT-4:

• Покращена продуктивність: Включаючи зворотній зв’язок людини в процес навчання, RLHF допомагає системам штучного інтелекту краще розуміти складні людські вподобання та виробляти більш точні, узгоджені та відповідні контексту відповіді.
• Адаптивність: RLHF дозволяє моделям штучного інтелекту адаптуватися до різних завдань і сценаріїв, вивчаючи різноманітний досвід і знання тренерів-людей. Ця гнучкість дозволяє моделям добре працювати в різних додатках, від розмовного штучного інтелекту до створення контенту та інших.
• Зменшені упередження: Ітеративний процес збору відгуків і вдосконалення моделі допомагає усунути та пом’якшити упередження, наявні в даних початкового навчання. Коли інструктори з людей оцінюють і ранжують результати, створені моделлю, вони можуть ідентифікувати небажану поведінку та усунути її, забезпечуючи більшу відповідність системи ШІ людським цінностям.
• Постійне покращення: Процес RLHF дозволяє постійно покращувати продуктивність моделі. Оскільки люди-тренери надають більше зворотного зв’язку, а модель проходить навчання з підкріпленням, вона стає все більш вмілою у створенні високоякісних результатів.
• Підвищена безпека: RLHF робить внесок у розробку безпечніших систем штучного інтелекту, дозволяючи тренерам керувати моделлю подалі від створення шкідливого або небажаного вмісту. Цей цикл зворотного зв’язку допомагає переконатися, що системи штучного інтелекту є більш надійними та заслуговують довіри у своїй взаємодії з користувачами.

Виклики та перспективи на майбутнє

Хоча RLHF довів ефективність у вдосконаленні систем штучного інтелекту, таких як ChatGPT і GPT-4, все ще є проблеми, які потрібно подолати, і області майбутніх досліджень:

• Масштабованість: Оскільки процес залежить від відгуків людей, його масштабування для навчання більших і складніших моделей може потребувати ресурсів і часу. Розробка методів автоматизації або напівавтоматизації процесу зворотного зв’язку може допомогти вирішити цю проблему.
• Неоднозначність і суб'єктивність: Відгуки людей можуть бути суб’єктивними та можуть відрізнятися між інструкторами. Це може призвести до неузгодженості сигналів винагороди та потенційно вплинути на продуктивність моделі. Розробка більш чітких інструкцій і механізмів досягнення консенсусу для інструкторів може допомогти пом’якшити цю проблему.
• Довгострокове вирівнювання цінностей: Забезпечення того, щоб системи штучного інтелекту залишалися узгодженими з людськими цінностями в довгостроковій перспективі, є проблемою, яку потрібно вирішити. Постійні дослідження в таких сферах, як моделювання винагороди та безпека штучного інтелекту, матимуть вирішальне значення для підтримки вирівнювання цінностей у міру розвитку систем штучного інтелекту.

RLHF — це трансформаційний підхід до навчання ШІ, який відіграв ключову роль у розробці передових мовних моделей, таких як ChatGPT і GPT-4. Поєднуючи підкріплююче навчання зі зворотним зв’язком людини, RLHF дозволяє системам штучного інтелекту краще розуміти та адаптуватися до складних уподобань людини, що призводить до покращення продуктивності та безпеки. Оскільки галузь штучного інтелекту продовжує розвиватися, надзвичайно важливо інвестувати в подальші дослідження та розробку таких методів, як RLHF, щоб забезпечити створення систем штучного інтелекту, які не тільки є потужними, але й узгоджені з людськими цінностями та очікуваннями.