Багатогранність навчання з підкріпленням: формування великих мовних моделей

Останніми роками Великі мовні моделі (LLM) суттєво переосмислили сферу штучного інтелекту (ШІ), дозволивши машинам розуміти та генерувати текст, схожий на людину, з надзвичайною майстерністю. Цей успіх значною мірою пояснюється прогресом у методології машинного навчання, включаючи глибоке навчання та навчання з підкріпленням (RL). Хоча контрольоване навчання зіграло вирішальну роль у підготовці магістрів права, навчання з підкріпленням стало потужним інструментом для вдосконалення та розширення їхніх можливостей, окрім простого розпізнавання образів.

Навчання з підкріпленням дає можливість магістрам права вчитися на досвіді, оптимізуючи свою поведінку на основі винагород або покарань. Різні варіанти RL, такі як Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF), Reinforcement Learning with Verifiable Rewards (RLVR), Reinforcement Learning with Verifiable Rewards (RLVR), Group Relative Policy Optimization (GRPO) і Direct Preference Optimization (DPO), були розроблені для точного налаштування LLM, забезпечуючи їх узгодження з уподобаннями людини та покращуючи їхні здібності міркувати.

У цій статті досліджуються різні підходи до навчання з підкріпленням, які формують LLM, досліджується їхній внесок і вплив на розвиток ШІ.

Розуміння навчання з підкріпленням у ШІ

Навчання з підкріпленням (RL) — це парадигма машинного навчання, де агент вчиться приймати рішення, взаємодіючи з середовищем. Замість того, щоб покладатися виключно на мічені набори даних, агент виконує дії, отримує зворотний зв’язок у вигляді винагород або штрафів і відповідно коригує свою стратегію.

Для LLM навчання з підкріпленням гарантує, що моделі генерують відповіді, які відповідають людським уподобанням, етичним принципам і практичним міркуванням. Мета полягає не лише у створенні синтаксично правильних речень, а й у тому, щоб зробити їх корисними, значущими та відповідати суспільним нормам.

Навчання з підкріпленням на основі зворотного зв’язку людини (RLHF)

Однією з найбільш широко використовуваних технік RL у підготовці LLM є  RLHF. Замість того, щоб покладатися виключно на попередньо визначені набори даних, RLHF покращує LLM, включаючи вподобання людини в навчальний цикл. Цей процес зазвичай включає:

1. Збір відгуків людей: Оцінювачі оцінюють створені моделлю відповіді та ранжують їх на основі якості, узгодженості, готовності допомогти та точності.
2. Навчання моделі винагороди: Ці рейтинги потім використовуються для навчання окремої моделі винагороди, яка передбачає, який результат віддадуть перевагу людям.
3. Точне налаштування за допомогою RL: LLM навчається за цією моделлю винагороди, щоб уточнювати свої відповіді на основі людських уподобань.

Цей підхід застосовувався для вдосконалення таких моделей, як ChatGPT і Claude. Незважаючи на те, що RLHF зіграли важливу роль у тому, щоб LLM краще узгоджувалися з уподобаннями користувачів, зменшуючи упередження та покращуючи їхню здатність слідувати складним інструкціям, це ресурсомістке, що потребує великої кількості людських анотаторів для оцінки та точного налаштування результатів ШІ. Це обмеження спонукало дослідників до вивчення альтернативних методів, таких як Навчання підкріплення за допомогою зворотнього зв’язку AI (RLAIF) та Навчання з підкріпленням за допомогою перевірених винагород (RLVR).

RLAIF: підкріплення навчання за допомогою зворотного зв’язку ШІ

На відміну від RLHF, RLAIF покладається на налаштування, згенеровані штучним інтелектом, для навчання LLM, а не на відгук людини. Він працює за допомогою іншої системи штучного інтелекту, як правило, LLM, для оцінки та ранжирування відповідей, створюючи автоматизовану систему винагород, яка може керувати процесом навчання LLM.

Цей підхід вирішує проблеми масштабованості, пов’язані з RLHF, де людські анотації можуть бути дорогими та трудомісткими. Використовуючи зворотний зв’язок штучного інтелекту, RLAIF підвищує узгодженість і ефективність, зменшуючи мінливість, внесену суб’єктивними людськими думками. Незважаючи на те, що RLAIF є цінним підходом для вдосконалення LLM у масштабі, він іноді може підсилити існуючі упередження, присутні в системі ШІ.

Навчання з підкріпленням за допомогою перевірених винагород (RLVR)

У той час як RLHF і RLAIF покладаються на суб’єктивний відгук, RLVR використовує об’єктивні винагороди, які можна перевірити програмно, для навчання магістрів права. Цей метод особливо ефективний для завдань, які мають чіткий критерій правильності, наприклад:

• Розв'язування математичних задач
• Генерація коду
• Структурована обробка даних

У RLVR відповіді моделі оцінюються за допомогою попередньо визначених правил або алгоритмів. Функція винагороди, яку можна перевірити, визначає, чи відповідає відповідь очікуваним критеріям, призначаючи високий бал правильним відповідям і низький бал неправильним.

Цей підхід зменшує залежність від маркування людиною та упереджень ШІ, роблячи навчання більш масштабованим і економічно ефективним. Наприклад, у завданнях математичних міркувань RLVR використовувався для вдосконалення таких моделей, як R1-Zero від DeepSeek, дозволяючи їм самовдосконалюватися без втручання людини.

Оптимізація навчання з підкріпленням для LLM

На додаток до вищезазначених методів, які керують тим, як LLMs отримують винагороди та навчаються на основі відгуків, не менш важливим аспектом RL є те, як моделі адаптують (або оптимізують) свою поведінку (або політику) на основі цих винагород. Ось тут і вступають у гру передові методи оптимізації.

Оптимізація в RL — це, по суті, процес оновлення поведінки моделі для максимізації винагороди. Хоча традиційні підходи RL часто страждають від нестабільності та неефективності під час тонкого налаштування LLM, були розроблені нові підходи для оптимізації LLM. Ось основні стратегії оптимізації, які використовуються для навчання LLM:

• Проксимальна оптимізація політики (PPO): PPO є одним із найбільш широко використовуваних методів RL для точного налаштування LLM. Основним завданням у RL є забезпечення того, щоб оновлення моделі покращували продуктивність без раптових різких змін, які можуть знизити якість відповіді. PPO вирішує це, запроваджуючи контрольовані оновлення політики, поступово та безпечно вдосконалюючи відповіді моделі для підтримки стабільності. Він також збалансовує дослідження та експлуатацію, допомагаючи моделям виявляти кращі реакції, одночасно зміцнюючи ефективну поведінку. Крім того, PPO є ефективним для вибірки, використовуючи менші пакети даних, щоб скоротити час навчання, зберігаючи високу продуктивність. Цей метод широко поширений використовуваний у таких моделях, як ChatGPT, гарантуючи, що відповіді залишаються корисними, релевантними та відповідають людським очікуванням без надмірного пристосування до конкретних сигналів винагороди.
• Пряма оптимізація переваг (DPO): DPO — це ще один метод оптимізації RL, який зосереджується на прямій оптимізації вихідних даних моделі для узгодження з уподобаннями людини. На відміну від традиційних алгоритмів RL, які покладаються на складне моделювання винагороди, DPO безпосередньо оптимізує модель на основі даних про двійкові переваги, тобто він просто визначає, чи один вихід кращий за інший. Цей підхід покладається на оцінювачів, які ранжують численні відповіді, згенеровані моделлю, для певного запиту. Потім він точно налаштовує модель, щоб збільшити ймовірність створення відповідей з вищим рейтингом у майбутньому. DPO особливо ефективний у сценаріях, коли важко отримати докладні моделі винагороди. Завдяки спрощенню RL, DPO дозволяє моделям ШІ покращувати результати без обчислювального навантаження, пов’язаного зі складнішими методами RL.
• Оптимізація відносної політики групи (GRPO): Однією з останніх розробок методів оптимізації RL для LLM є GRPO. У той час як типові методи RL, такі як PPO, вимагають моделі цінності для оцінки переваг різних відповідей, що вимагає високої обчислювальної потужності та значних ресурсів пам’яті, GRPO усуває потребу в окремій моделі цінності, використовуючи сигнали винагороди від різних поколінь за одним запитом. Це означає, що замість порівняння виходів зі статичною моделлю значень, він порівнює їх один з одним, значно зменшуючи витрати на обчислення. Одне з найпомітніших застосувань GRPO було помічено в DeepSeek R1-Zero, модель, яка була навчена повністю без контрольованого тонкого налаштування та зуміла розвинути просунуті навички міркування через саморозвиток.

Bottom Line

Навчання з підкріпленням відіграє вирішальну роль у вдосконаленні великих мовних моделей (LLM), покращуючи їх узгодження з уподобаннями людини та оптимізуючи їхні здібності міркувати. Такі методи, як RLHF, RLAIF і RLVR, пропонують різні підходи до навчання на основі винагороди, а методи оптимізації, такі як PPO, DPO і GRPO, покращують ефективність і стабільність навчання. У міру того як LLM продовжують розвиватися, роль навчання з підкріпленням стає критичною для того, щоб зробити ці моделі більш розумними, етичними та розумними.