Học tăng cường từ phản hồi của con người (RLHF) là gì

Trong thế giới trí tuệ nhân tạo (AI) không ngừng phát triển, Học tăng cường từ phản hồi của con người (RLHF) là một kỹ thuật đột phá đã được sử dụng để phát triển các mô hình ngôn ngữ nâng cao như ChatGPT và GPT-4. Trong bài đăng trên blog này, chúng ta sẽ đi sâu vào những điểm phức tạp của RLHF, khám phá các ứng dụng của nó và hiểu vai trò của nó trong việc định hình các hệ thống AI cung cấp năng lượng cho các công cụ mà chúng ta tương tác hàng ngày.

Học tăng cường từ phản hồi của con người (RLHF) là một phương pháp nâng cao để đào tạo các hệ thống AI kết hợp học tăng cường với phản hồi của con người. Đó là một cách để tạo ra một quá trình học tập mạnh mẽ hơn bằng cách kết hợp sự khôn ngoan và kinh nghiệm của những người đào tạo con người trong quá trình đào tạo mô hình. Kỹ thuật này liên quan đến việc sử dụng phản hồi của con người để tạo tín hiệu phần thưởng, sau đó được sử dụng để cải thiện hành vi của mô hình thông qua học tăng cường.

Nói một cách đơn giản, học tăng cường là một quá trình trong đó tác nhân AI học cách đưa ra quyết định bằng cách tương tác với môi trường và nhận phản hồi dưới dạng phần thưởng hoặc hình phạt. Mục tiêu của đại lý là tối đa hóa phần thưởng tích lũy theo thời gian. RLHF tăng cường quá trình này bằng cách thay thế hoặc bổ sung các chức năng phần thưởng được xác định trước bằng phản hồi do con người tạo ra, do đó cho phép mô hình nắm bắt tốt hơn các sở thích và hiểu biết phức tạp của con người.

RLHF hoạt động như thế nào

Quá trình RLHF có thể được chia thành nhiều bước:

1. Đào tạo mô hình ban đầu: Ban đầu, mô hình AI được đào tạo bằng cách sử dụng phương pháp học có giám sát, trong đó những người đào tạo con người cung cấp các ví dụ được dán nhãn về hành vi đúng. Mô hình học cách dự đoán hành động hoặc đầu ra chính xác dựa trên các đầu vào đã cho.
2. Thu thập phản hồi của con người: Sau khi mô hình ban đầu được đào tạo, những người đào tạo con người sẽ tham gia cung cấp phản hồi về hiệu suất của mô hình. Họ xếp hạng các đầu ra hoặc hành động khác nhau do mô hình tạo ra dựa trên chất lượng hoặc tính chính xác của chúng. Phản hồi này được sử dụng để tạo tín hiệu khen thưởng cho việc học tăng cường.
3. Học tăng cường: Sau đó, mô hình được tinh chỉnh bằng cách sử dụng Tối ưu hóa chính sách gần nhất (PPO) hoặc các thuật toán tương tự kết hợp các tín hiệu phần thưởng do con người tạo ra. Mô hình tiếp tục cải thiện hiệu suất của nó bằng cách học hỏi từ phản hồi do các huấn luyện viên con người cung cấp.
4. Quá trình lặp lại: Quá trình thu thập phản hồi của con người và tinh chỉnh mô hình thông qua học tăng cường được lặp đi lặp lại, dẫn đến cải thiện liên tục hiệu suất của mô hình.

RLHF trong ChatGPT và GPT-4

ChatGPT và GPT-4 là các mô hình ngôn ngữ tiên tiến do OpenAI phát triển đã được đào tạo bằng RLHF. Kỹ thuật này đã đóng một vai trò quan trọng trong việc nâng cao hiệu suất của các mô hình này và làm cho chúng có khả năng tạo ra các phản ứng giống con người hơn.

Trong trường hợp của ChatGPT, mô hình ban đầu được đào tạo bằng cách sử dụng tinh chỉnh có giám sát. Các huấn luyện viên AI của con người tham gia vào các cuộc hội thoại, đóng cả vai trò người dùng và trợ lý AI, để tạo ra một bộ dữ liệu đại diện cho các tình huống hội thoại đa dạng. Sau đó, mô hình sẽ học từ bộ dữ liệu này bằng cách dự đoán phản hồi phù hợp tiếp theo trong cuộc trò chuyện.

Tiếp theo, quá trình thu thập phản hồi của con người bắt đầu. Các huấn luyện viên AI xếp hạng nhiều câu trả lời do mô hình tạo dựa trên mức độ liên quan, tính nhất quán và chất lượng của chúng. Phản hồi này được chuyển đổi thành tín hiệu phần thưởng và mô hình được tinh chỉnh bằng thuật toán học tăng cường.

GPT-4, phiên bản nâng cao của người tiền nhiệm GPT-3, tuân theo quy trình tương tự. Mô hình ban đầu được đào tạo bằng cách sử dụng tập dữ liệu lớn chứa văn bản từ nhiều nguồn khác nhau. Phản hồi của con người sau đó được kết hợp trong giai đoạn học tăng cường, giúp mô hình nắm bắt được các sắc thái và sở thích tinh tế không dễ được mã hóa trong các hàm phần thưởng được xác định trước.

Lợi ích của RLHF trong Hệ thống AI

RLHF mang lại một số lợi thế trong việc phát triển các hệ thống AI như ChatGPT và GPT-4:

• Cải thiện hiệu suất: Bằng cách kết hợp phản hồi của con người vào quá trình học tập, RLHF giúp các hệ thống AI hiểu rõ hơn về sở thích phức tạp của con người và tạo ra các phản hồi chính xác, mạch lạc và phù hợp với ngữ cảnh hơn.
• Khả năng thích ứng: RLHF cho phép các mô hình AI thích ứng với các nhiệm vụ và tình huống khác nhau bằng cách học hỏi từ kinh nghiệm và chuyên môn đa dạng của người huấn luyện con người. Tính linh hoạt này cho phép các mô hình hoạt động tốt trong nhiều ứng dụng khác nhau, từ AI đàm thoại đến tạo nội dung và hơn thế nữa.
• Giảm thành kiến: Quá trình lặp đi lặp lại để thu thập phản hồi và tinh chỉnh mô hình giúp giải quyết và giảm thiểu các sai lệch có trong dữ liệu đào tạo ban đầu. Khi những người đào tạo con người đánh giá và xếp hạng các kết quả đầu ra do mô hình tạo ra, họ có thể xác định và giải quyết hành vi không mong muốn, đảm bảo rằng hệ thống AI phù hợp hơn với các giá trị của con người.
• Cải tiến liên tục: Quá trình RLHF cho phép cải tiến liên tục hiệu suất của mô hình. Khi những người huấn luyện con người cung cấp nhiều phản hồi hơn và mô hình trải qua quá trình học tăng cường, nó ngày càng trở nên thành thạo trong việc tạo ra các kết quả đầu ra chất lượng cao.
• Tăng cường an toàn: RLHF góp phần phát triển các hệ thống AI an toàn hơn bằng cách cho phép người huấn luyện con người điều khiển mô hình tránh tạo ra nội dung có hại hoặc không mong muốn. Vòng phản hồi này giúp đảm bảo rằng các hệ thống AI đáng tin cậy hơn trong các tương tác của chúng với người dùng.

Thách thức và viễn cảnh tương lai

Mặc dù RLHF đã chứng minh hiệu quả trong việc cải thiện các hệ thống AI như ChatGPT và GPT-4, nhưng vẫn còn những thách thức cần vượt qua và các lĩnh vực cần nghiên cứu trong tương lai:

• Khả năng mở rộng: Vì quá trình này dựa vào phản hồi của con người nên việc mở rộng quy trình để đào tạo các mô hình lớn hơn và phức tạp hơn có thể tốn nhiều tài nguyên và thời gian. Phát triển các phương pháp tự động hóa hoặc bán tự động hóa quy trình phản hồi có thể giúp giải quyết vấn đề này.
• Sự mơ hồ và chủ quan: Phản hồi của con người có thể mang tính chủ quan và có thể khác nhau giữa các huấn luyện viên. Điều này có thể dẫn đến sự không nhất quán trong các tín hiệu phần thưởng và có khả năng ảnh hưởng đến hiệu suất của mô hình. Phát triển các hướng dẫn rõ ràng hơn và cơ chế xây dựng sự đồng thuận cho người huấn luyện con người có thể giúp giảm bớt vấn đề này.
• Liên kết giá trị lâu dài: Đảm bảo rằng các hệ thống AI vẫn phù hợp với các giá trị của con người trong dài hạn là một thách thức cần được giải quyết. Nghiên cứu liên tục trong các lĩnh vực như mô hình phần thưởng và an toàn AI sẽ rất quan trọng trong việc duy trì sự liên kết giá trị khi các hệ thống AI phát triển.

RLHF là một cách tiếp cận biến đổi trong đào tạo AI, đóng vai trò then chốt trong việc phát triển các mô hình ngôn ngữ nâng cao như ChatGPT và GPT-4. Bằng cách kết hợp học tăng cường với phản hồi của con người, RLHF cho phép các hệ thống AI hiểu rõ hơn và thích ứng với các sở thích phức tạp của con người, giúp cải thiện hiệu suất và độ an toàn. Khi lĩnh vực AI tiếp tục phát triển, điều quan trọng là phải đầu tư vào nghiên cứu sâu hơn và phát triển các kỹ thuật như RLHF để đảm bảo tạo ra các hệ thống AI không chỉ mạnh mẽ mà còn phù hợp với các giá trị và kỳ vọng của con người.