Trí tuệ nhân tạo

Những Mặt Khác Nhau Của Học Tăng Cường: Định Hình Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn

Published February 13, 2025

Updated April 26, 2026

Dr. Tehseen Zia

Trong những năm gần đây, Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn (LLM) đã làm thay đổi đáng kể lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI), cho phép máy móc hiểu và tạo ra văn bản giống con người với sự chuyên nghiệp đáng kinh ngạc. Thành công này chủ yếu được quy cho sự tiến bộ trong các phương pháp học máy, bao gồm học sâu và học tăng cường (RL). Trong khi học có giám sát đã đóng vai trò quan trọng trong việc đào tạo LLM, học tăng cường đã xuất hiện như một công cụ mạnh mẽ để tinh chỉnh và nâng cao khả năng của chúng vượt ra ngoài việc nhận dạng mẫu đơn giản.

Học tăng cường cho phép LLM học từ kinh nghiệm, tối ưu hóa hành vi của chúng dựa trên phần thưởng hoặc hình phạt. Các biến thể khác nhau của RL, chẳng hạn như Học Tăng Cường Từ Phản Hồi Của Con Người (RLHF), Học Tăng Cường Với Phần Thưởng Xác Minh (RLVR), Tối Ưu Hóa Chính Sách Nhóm Tương Đối (GRPO) và Tối Ưu Hóa Sở Thích Trực Tiếp (DPO), đã được phát triển để tinh chỉnh LLM, đảm bảo rằng chúng phù hợp với sở thích của con người và cải thiện khả năng lý luận của chúng.

Bài viết này khám phá các phương pháp học tăng cường khác nhau định hình LLM, kiểm tra đóng góp và tác động của chúng đối với sự phát triển của AI.

Hiểu Về Học Tăng Cường Trong AI

Học Tăng Cường (RL) là một mô hình học máy trong đó một tác nhân học cách đưa ra quyết định bằng cách tương tác với môi trường. Thay vì chỉ dựa vào tập dữ liệu đã được gắn nhãn, tác nhân thực hiện các hành động, nhận phản hồi dưới dạng phần thưởng hoặc hình phạt và điều chỉnh chiến lược của mình cho phù hợp.

Đối với LLM, học tăng cường đảm bảo rằng mô hình tạo ra các phản hồi phù hợp với sở thích của con người, hướng dẫn đạo đức và lý luận thực tế. Mục tiêu không chỉ là tạo ra các câu句 đúng về mặt ngữ pháp mà còn làm cho chúng hữu ích, có ý nghĩa và phù hợp với chuẩn mực xã hội.

Học Tăng Cường Từ Phản Hồi Của Con Người (RLHF)

Một trong những kỹ thuật RL được sử dụng rộng rãi nhất trong đào tạo LLM là RLHF. Thay vì chỉ dựa vào tập dữ liệu đã được định nghĩa trước, RLHF cải thiện LLM bằng cách tích hợp sở thích của con người vào vòng đào tạo. Quá trình này thường bao gồm:

Thu Thập Phản Hồi Của Con Người: Người đánh giá đánh giá phản hồi tạo ra bởi mô hình và xếp hạng chúng dựa trên chất lượng, tính nhất quán, tính hữu ích và độ chính xác.
Đào Tạo Mô Hình Phần Thưởng: Những xếp hạng này sau đó được sử dụng để đào tạo một mô hình phần thưởng riêng biệt dự đoán đầu ra mà con người sẽ ưu tiên.
Tinh Chỉnh Với RL: LLM được đào tạo sử dụng mô hình phần thưởng này để tinh chỉnh phản hồi của mình dựa trên sở thích của con người.

Phương pháp này đã được sử dụng để cải thiện mô hình như ChatGPT và Claude. Trong khi RLHF đã đóng vai trò quan trọng trong việc làm cho LLM phù hợp hơn với sở thích của người dùng, giảm thiểu偏见 và nâng cao khả năng của chúng trong việc tuân theo các hướng dẫn phức tạp, nó đòi hỏi nhiều tài nguyên, cần một lượng lớn người đánh giá để đánh giá và tinh chỉnh đầu ra của AI. Giới hạn này đã dẫn các nhà nghiên cứu đến việc khám phá các phương pháp thay thế, chẳng hạn như Học Tăng Cường Từ Phản Hồi Của AI (RLAIF) và Học Tăng Cường Với Phần Thưởng Xác Minh (RLVR).

RLAIF: Học Tăng Cường Từ Phản Hồi Của AI

Không giống như RLHF, RLAIF dựa vào sở thích tạo ra bởi AI để đào tạo LLM thay vì phản hồi của con người. Nó hoạt động bằng cách sử dụng một hệ thống AI khác, thường là một LLM, để đánh giá và xếp hạng phản hồi, tạo ra một hệ thống phần thưởng tự động có thể hướng dẫn quá trình học của LLM.

Phương pháp này giải quyết các vấn đề về khả năng mở rộng liên quan đến RLHF, nơi việc gắn nhãn của con người có thể tốn kém và mất thời gian. Bằng cách sử dụng phản hồi của AI, RLAIF tăng cường tính nhất quán và hiệu quả, giảm thiểu sự biến đổi được giới thiệu bởi quan điểm chủ quan của con người. Mặc dù RLAIF là một phương pháp có giá trị để tinh chỉnh LLM ở quy mô lớn, nó đôi khi có thể củng cố các偏见 hiện có trong hệ thống AI.

Học Tăng Cường Với Phần Thưởng Xác Minh (RLVR)

Trong khi RLHF và RLAIF dựa vào phản hồi chủ quan, RLVR sử dụng phần thưởng khách quan, có thể xác minh theo chương trình để đào tạo LLM. Phương pháp này đặc biệt hiệu quả cho các nhiệm vụ có tiêu chí đúng đắn rõ ràng, chẳng hạn như:

Giải quyết vấn đề toán học
Tạo mã
Xử lý dữ liệu cấu trúc

Trong RLVR, phản hồi của mô hình được đánh giá sử dụng các quy tắc hoặc thuật toán đã định nghĩa trước. Một hàm phần thưởng xác minh xác định liệu phản hồi có đáp ứng các tiêu chí dự kiến hay không, gán điểm cao cho các câu trả lời đúng và điểm thấp cho các câu trả lời sai.

Phương pháp này giảm thiểu sự phụ thuộc vào việc gắn nhãn của con người và偏见 của AI, làm cho quá trình đào tạo trở nên hiệu quả và tiết kiệm chi phí hơn. Ví dụ, trong các nhiệm vụ lý luận toán học, RLVR đã được sử dụng để tinh chỉnh mô hình như DeepSeek’s R1-Zero, cho phép chúng tự cải thiện mà không cần can thiệp của con người.

Tối Ưu Hóa Học Tăng Cường Cho LLM

Ngoài các kỹ thuật đã đề cập mà hướng dẫn cách LLM nhận phần thưởng và học từ phản hồi, một khía cạnh quan trọng khác của RL là cách mô hình áp dụng (hoặc tối ưu hóa) hành vi (hoặc chính sách) của mình dựa trên những phần thưởng này. Đây là nơi các kỹ thuật tối ưu hóa tiên tiến phát huy tác dụng.

Tối ưu hóa trong RL cơ bản là quá trình cập nhật hành vi của mô hình để tối đa hóa phần thưởng. Trong khi các phương pháp RL truyền thống thường gặp phải sự không ổn định và không hiệu quả khi tinh chỉnh LLM, các phương pháp mới đã được phát triển để tối ưu hóa LLM. Dưới đây là các chiến lược tối ưu hóa hàng đầu được sử dụng để đào tạo LLM:

Tối Ưu Hóa Chính Sách Tiệm Cận (PPO): PPO là một trong những kỹ thuật RL được sử dụng rộng rãi nhất để tinh chỉnh LLM. Một thách thức lớn trong RL là đảm bảo rằng các bản cập nhật mô hình cải thiện hiệu suất mà không có những thay đổi đột ngột, khắc nghiệt có thể làm giảm chất lượng phản hồi. PPO giải quyết vấn đề này bằng cách giới thiệu các bản cập nhật chính sách được kiểm soát, tinh chỉnh phản hồi của mô hình một cách dần dần và an toàn để duy trì sự ổn định. Nó cũng cân bằng giữa việc khám phá và khai thác, giúp mô hình khám phá các phản hồi tốt hơn trong khi củng cố các hành vi hiệu quả. Ngoài ra, PPO là mẫu hiệu quả, sử dụng các lô dữ liệu nhỏ hơn để giảm thời gian đào tạo trong khi duy trì hiệu suất cao. Phương pháp này được sử dụng rộng rãi trong các mô hình như ChatGPT, đảm bảo rằng phản hồi vẫn hữu ích, liên quan và phù hợp với kỳ vọng của con người mà không bị quá拟 hợp với các tín hiệu phần thưởng cụ thể.
Tối Ưu Hóa Sở Thích Trực Tiếp (DPO): DPO là một kỹ thuật tối ưu hóa RL khác tập trung vào việc tối ưu hóa trực tiếp đầu ra của mô hình để phù hợp với sở thích của con người. Không giống như các thuật toán RL truyền thống phụ thuộc vào việc xây dựng mô hình phần thưởng phức tạp, DPO tối ưu hóa mô hình trực tiếp dựa trên dữ liệu sở thích nhị phân – nghĩa là nó đơn giản xác định liệu một đầu ra có tốt hơn đầu ra khác hay không. Phương pháp này dựa trên việc người đánh giá xếp hạng nhiều phản hồi được tạo ra bởi mô hình cho một lời nhắc cụ thể. Sau đó, nó tinh chỉnh mô hình để tăng khả năng tạo ra các phản hồi được xếp hạng cao hơn trong tương lai. DPO đặc biệt hiệu quả trong các tình huống mà việc có được mô hình phần thưởng chi tiết là khó khăn. Bằng cách đơn giản hóa RL, DPO cho phép mô hình AI cải thiện đầu ra của mình mà không có gánh nặng tính toán liên quan đến các kỹ thuật RL phức tạp hơn.
Tối Ưu Hóa Chính Sách Nhóm Tương Đối (GRPO): Một trong những phát triển mới nhất trong các kỹ thuật tối ưu hóa RL cho LLM là GRPO. Trong khi các kỹ thuật RL thông thường, như PPO, yêu cầu một mô hình giá trị để ước tính lợi thế của các phản hồi khác nhau đòi hỏi nhiều năng lực tính toán và tài nguyên bộ nhớ đáng kể, GRPO loại bỏ nhu cầu về một mô hình giá trị riêng biệt bằng cách sử dụng tín hiệu phần thưởng từ các thế hệ khác nhau trên cùng một lời nhắc. Điều này có nghĩa là thay vì so sánh đầu ra với một mô hình giá trị tĩnh, nó so sánh chúng với nhau, giảm đáng kể tải trọng tính toán. Một trong những ứng dụng đáng chú ý nhất của GRPO là trong DeepSeek R1-Zero, một mô hình được đào tạo hoàn toàn mà không cần tinh chỉnh có giám sát và đã phát triển các kỹ năng lý luận tiên tiến thông qua tự tiến hóa.

Kết Luận

Học tăng cường đóng vai trò quan trọng trong việc tinh chỉnh Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn (LLM) bằng cách nâng cao sự phù hợp của chúng với sở thích của con người và tối ưu hóa khả năng lý luận của chúng. Các kỹ thuật như RLHF, RLAIF và RLVR cung cấp các phương pháp khác nhau cho việc học dựa trên phần thưởng, trong khi các phương pháp tối ưu hóa như PPO, DPO và GRPO cải thiện hiệu quả đào tạo và sự ổn định. Khi LLM tiếp tục phát triển, vai trò của học tăng cường đang trở nên quan trọng trong việc làm cho những mô hình này trở nên thông minh, đạo đức và hợp lý hơn.