A megerősítési tanulás (RL) a gépi tanulás egyik fajtája. Ebben a megközelítésben az algoritmusok megpróbálnak és hibázva tanulnak meg döntéseket hozni, hasonlóan az emberekhez.
Ha emberi visszajelzést adunk a keverékhez, ez a folyamat jelentősen megváltozik. A gépek ezután mind a tetteikből, mind az emberek által adott útmutatásból tanulnak. Ez a kombináció dinamikusabb tanulási környezetet teremt.
Ebben a cikkben ennek az innovatív megközelítésnek a lépéseiről fogunk beszélni. Kezdjük az emberi visszajelzéssel történő megerősítéses tanulás alapjaival. Ezután végigvezetjük az RL emberi visszajelzéssel történő megvalósításának legfontosabb lépéseit.
Mi az az emberi visszajelzéssel történő tanulás megerősítése (RLHF)?
Megerősítés Tanulás az emberi visszajelzésekbőlAz RLHF egy olyan módszer, amelyben a mesterséges intelligencia mind a próba-hibából, mind az emberi bevitelből tanul. A szabványos gépi tanulásban az AI számos számítás révén javul. Ez a folyamat gyors, de nem mindig tökéletes, különösen az olyan feladatoknál, mint a nyelv.
Az RLHF beavatkozik, ha a mesterséges intelligencia, mint egy chatbot, finomításra szorul. Ezzel a módszerrel az emberek visszajelzést adnak az MI-nek, és segítenek megérteni és jobban reagálni. Ez a módszer különösen hasznos a természetes nyelvi feldolgozásban (NLP). Chatbotokban, hang-szöveg rendszerekben és összefoglaló eszközökben használják.
Normális esetben az AI egy jutalmazási rendszeren keresztül tanul a cselekedetei alapján. De bonyolult feladatoknál ez trükkös lehet. Itt elengedhetetlen az emberi visszajelzés. Ez irányítja az AI-t, és logikusabbá és hatékonyabbá teszi. Ez a megközelítés önmagában segít leküzdeni az AI tanulás korlátait.
Az RLHF célja
Az RLHF fő célja a nyelvi modellek képzése vonzó és pontos szöveg előállítására. Ez a képzés néhány lépésből áll:
Először is létrehoz egy jutalommodellt. Ez a modell megjósolja, hogy az emberek mennyire fogják értékelni az AI szövegét.
Az emberi visszajelzések segítenek felépíteni ezt a modellt. Ez a visszajelzés gépi tanulási modellt alakít ki az emberi értékelések kitalálására.
Ezután a nyelvi modell finomhangolásra kerül a jutalommodell segítségével. Jutalmazza az AI-t a magas értékelést kapott szövegért.
Ez a módszer segít az AI-nak tudni, mikor kerüljön el bizonyos kérdéseket. Megtanulja elutasítani azokat a kéréseket, amelyek káros tartalmat, például erőszakot vagy diszkriminációt tartalmaznak.
Az RLHF-t használó modell jól ismert példája az OpenAI ChatGPT. Ez a modell emberi visszajelzéseket használ a válaszok javítására, relevánsabbá és felelősségteljesebbé tételére.
Az emberi visszajelzéssel történő tanulás megerősítésének lépései
Az emberi visszajelzéssel történő tanulás megerősítése (RLHF) biztosítja, hogy az AI-modellek műszakilag jártasak, etikailag megalapozottak és a kontextus szempontjából relevánsak legyenek. Tekintse meg az RLHF öt kulcsfontosságú lépését, amelyek feltárják, hogyan járulnak hozzá a kifinomult, ember által irányított AI-rendszerek létrehozásához.
Kezdve egy előre betanított modellel
Az RLHF utazása egy előre betanított modellel kezdődik, amely az emberi hurokban történő gépi tanulás alapvető lépése. A kezdetben kiterjedt adatkészletekre kiképzett modellek széleskörű ismeretekkel rendelkeznek a nyelvről vagy más alapvető feladatokról, de hiányzik a specializáció.
A fejlesztők egy előre betanított modellel kezdik, és jelentős előnyhöz jutnak. Ezeket a modelleket már hatalmas mennyiségű adatból tanultuk meg. Segít nekik időt és erőforrásokat megtakarítani a kezdeti képzési szakaszban. Ez a lépés megalapozza az ezt követő koncentráltabb és specifikusabb képzést.
Felügyelt finomhangolás
A második lépés a felügyelt finomhangolás, ahol az előre betanított modell további képzésen megy keresztül egy adott feladaton vagy tartományon. Ezt a lépést a címkézett adatok használata jellemzi, ami segít a modellnek pontosabb és kontextus szempontjából releváns kimenetek generálásában.
Ez a finomhangolási folyamat kiváló példája az ember által irányított mesterséges intelligencia képzésnek, ahol az emberi ítélőképesség fontos szerepet játszik abban, hogy az MI-t a kívánt viselkedések és válaszok felé terelje. Az oktatóknak gondosan kell kiválasztaniuk és bemutatniuk a tartományspecifikus adatokat, hogy az AI alkalmazkodjon az adott feladat árnyalataihoz és speciális követelményeihez.
Jutalmazza a modellképzést
A harmadik lépésben megtanít egy külön modellt az AI által generált kívánatos kimenetek felismerésére és jutalmazására. Ez a lépés központi szerepet játszik a visszajelzésen alapuló AI-tanulásban.
A jutalommodell értékeli az AI kimeneteit. A pontokat olyan kritériumok alapján rendeli hozzá, mint a relevancia, a pontosság és a kívánt eredményekhez való igazodás. Ezek a pontszámok visszacsatolásként működnek, és irányítják az AI-t a jobb minőségű válaszok előállításához. Ez a folyamat lehetővé teszi az összetett vagy szubjektív feladatok árnyaltabb megértését, ahol a kifejezett utasítások nem elegendőek a hatékony képzéshez.
Megerősítő tanulás a proximális irányelv-optimalizálással (PPO)
Ezt követően a mesterséges intelligencia megerősítő tanuláson megy keresztül Proximal Policy Optimization (PPO) segítségével, amely egy kifinomult algoritmikus megközelítés az interaktív gépi tanulásban.
A PPO lehetővé teszi az AI számára, hogy tanuljon a környezetével való közvetlen interakcióból. Jutalmak és büntetések révén finomítja döntéshozatali folyamatát. Ez a módszer különösen hatékony a valós idejű tanulásban és alkalmazkodásban, mivel segít az MI-nek megérteni cselekvéseinek következményeit különböző forgatókönyvekben.
A PPO fontos szerepet játszik abban, hogy a mesterséges intelligencia megtanítsa az összetett, dinamikus környezetekben való navigálásra, ahol a kívánt eredmények fejlődhetnek vagy nehezen meghatározhatók.
Red Teaming
Az utolsó lépés az AI-rendszer szigorú valós tesztelése. Itt az értékelők egy változatos csoportja, az úgynevezettpiros csapat”, kihívást jelent a mesterséges intelligencia számára különféle forgatókönyvekkel. Megpróbálják pontosan és megfelelően reagálni. Ez a fázis biztosítja, hogy az AI kezelni tudja a valós alkalmazásokat és az előre nem látható helyzeteket.
A Red Teaming teszteli az AI technikai jártasságát, valamint etikai és kontextuális megalapozottságát. Biztosítják, hogy az elfogadható erkölcsi és kulturális határokon belül működjön.
E lépések során az RLHF hangsúlyozza az emberi részvétel fontosságát a mesterséges intelligencia fejlesztésének minden szakaszában. A kezdeti képzés gondosan összegyűjtött adatokkal történő irányításától az árnyalt visszajelzésekig és a szigorú valós tesztelésekig az emberi hozzájárulás elengedhetetlen az intelligens, felelősségteljes és az emberi értékekhez és etikához igazodó AI-rendszerek létrehozásához.
Következtetés
Az RLHF (Inforcement Learning with Human Feedback) új korszakot nyit az AI-ban, mivel az emberi meglátásokat a gépi tanulással ötvözi etikusabb, pontosabb AI-rendszerek érdekében.
Az RLHF azt ígéri, hogy az AI-t empatikusabbá, befogadóbbá és innovatívabbá teszi. Megoldhatja az elfogultságokat és javíthatja a problémamegoldást. Úgy tervezték, hogy átalakítsa olyan területeket, mint az egészségügy, az oktatás és az ügyfélszolgálat.
Ennek a megközelítésnek a finomítása azonban folyamatos erőfeszítéseket igényel a hatékonyság, a méltányosság és az etikai összehangolás érdekében.
