Învățarea prin consolidare (RL) este un tip de învățare automată. În această abordare, algoritmii învață să ia decizii prin încercare și eroare, la fel ca oamenii.
Când adăugăm feedback uman în amestec, acest proces se schimbă semnificativ. Mașinile învață apoi atât din acțiunile lor, cât și din îndrumarea oferită de oameni. Această combinație creează un mediu de învățare mai dinamic.
În acest articol, vom vorbi despre pașii acestei abordări inovatoare. Vom începe cu elementele de bază ale învățării prin întărire cu feedback uman. Apoi, vom parcurge pașii cheie în implementarea RL cu feedback uman.
Ce este învățarea prin consolidare cu feedback uman (RLHF)?
Învățare de consolidare din feedbackul uman, sau RLHF, este o metodă în care AI învață atât din încercări și erori, cât și din aportul uman. În învățarea automată standard, AI se îmbunătățește prin multe calcule. Acest proces este rapid, dar nu întotdeauna perfect, mai ales în sarcini precum limbajul.
RLHF intervine atunci când AI, ca un chatbot, are nevoie de perfecționare. În această metodă, oamenii oferă feedback AI și îl ajută să înțeleagă și să răspundă mai bine. Această metodă este utilă în special în procesarea limbajului natural (NLP). Este folosit în chatboți, sisteme voce-text și instrumente de rezumat.
În mod normal, AI învață printr-un sistem de recompense bazat pe acțiunile sale. Dar în sarcini complexe, acest lucru poate fi dificil. Acolo este esențial feedback-ul uman. Ghidează AI și îl face mai logic și mai eficient. Această abordare ajută la depășirea limitărilor învățării AI pe cont propriu.
Scopul RLHF
Scopul principal al RLHF este de a antrena modele lingvistice pentru a produce text captivant și precis. Acest antrenament presupune câțiva pași:
În primul rând, creează un model de recompensă. Acest model prezice cât de bine vor evalua oamenii textul AI.
Feedbackul uman ajută la construirea acestui model. Acest feedback modelează un model de învățare automată pentru a ghici evaluările umane.
Apoi, modelul de limbă este ajustat folosind modelul de recompensă. Acesta recompensează AI pentru un text care primește evaluări ridicate.
Această metodă ajută AI să știe când să evite anumite întrebări. Învață să respingă cererile care implică conținut dăunător, cum ar fi violența sau discriminarea.
Un exemplu binecunoscut de model care utilizează RLHF este ChatGPT de la OpenAI. Acest model folosește feedback-ul uman pentru a îmbunătăți răspunsurile și pentru a le face mai relevante și mai responsabile.
Etapele învățării prin întărire cu feedback uman
Învățarea prin consolidare cu feedback uman (RLHF) asigură că modelele AI sunt competente din punct de vedere tehnic, solide din punct de vedere etic și relevante din punct de vedere contextual. Priviți cei cinci pași cheie ai RLHF care explorează modul în care contribuie ei la crearea unor sisteme AI sofisticate, ghidate de om.
Începând cu un model pre-antrenat
Călătoria RLHF începe cu un model pre-antrenat, un pas fundamental în învățarea automată Human-in-the-Loop. Inițial instruite pe seturi extinse de date, aceste modele posedă o înțelegere largă a limbajului sau a altor sarcini de bază, dar lipsește specializarea.
Dezvoltatorii încep cu un model pre-antrenat și obțin un avantaj semnificativ. Aceste modele au fost deja învățate din cantități mari de date. Îi ajută să economisească timp și resurse în faza de formare inițială. Acest pas pregătește scena pentru un antrenament mai concentrat și mai specific care urmează.
Reglare fină supravegheată
Al doilea pas implică reglarea fină supravegheată, în care modelul pre-antrenat este supus unei instruiri suplimentare pe o anumită sarcină sau domeniu. Acest pas este caracterizat prin utilizarea datelor etichetate, care ajută modelul să genereze rezultate mai precise și mai relevante din punct de vedere contextual.
Acest proces de reglare fină este un prim exemplu de antrenament AI ghidat de om, în care judecata umană joacă un rol important în direcționarea AI către comportamentele și răspunsurile dorite. Formatorii trebuie să selecteze și să prezinte cu atenție date specifice domeniului pentru a se asigura că IA se adaptează la nuanțele și cerințele specifice ale sarcinii în cauză.
Antrenamentul model de recompensă
În al treilea pas, antrenați un model separat pentru a recunoaște și a recompensa rezultatele dorite pe care le generează AI. Acest pas este esențial pentru învățarea AI bazată pe feedback.
Modelul de recompensă evaluează rezultatele AI. Acesta atribuie scoruri pe baza unor criterii precum relevanța, acuratețea și alinierea la rezultatele dorite. Aceste scoruri acționează ca feedback și ghidează AI spre producerea de răspunsuri de calitate superioară. Acest proces permite o înțelegere mai nuanțată a sarcinilor complexe sau subiective în care instrucțiunile explicite ar putea fi insuficiente pentru o instruire eficientă.
Învățare consolidată prin optimizarea politicii proximale (PPO)
Apoi, AI este supusă învățării prin consolidare prin optimizarea politicii proximale (PPO), o abordare algoritmică sofisticată în învățarea automată interactivă.
PPO permite AI să învețe din interacțiunea directă cu mediul său. Își perfecționează procesul de luare a deciziilor prin recompense și penalități. Această metodă este deosebit de eficientă în învățarea și adaptarea în timp real, deoarece ajută AI să înțeleagă consecințele acțiunilor sale în diferite scenarii.
PPO este esențial în învățarea AI să navigheze în medii complexe, dinamice, în care rezultatele dorite ar putea evolua sau pot fi dificil de definit.
Echipa Roșie
Pasul final implică testarea riguroasă în lumea reală a sistemului AI. Aici, un grup divers de evaluatori, cunoscut sub numele de "echipa rosie,' provoacă AI cu diverse scenarii. Ei testează capacitatea acestuia de a răspunde corect și adecvat. Această fază asigură că AI poate face față aplicațiilor din lumea reală și situațiilor neprevăzute.
Red Teaming testează competența tehnică și soliditatea etică și contextuală a IA. Ei se asigură că funcționează în limitele morale și culturale acceptabile.
Pe parcursul acestor pași, RLHF subliniază importanța implicării umane în fiecare etapă a dezvoltării AI. De la ghidarea instruirii inițiale cu date atent pregătite până la furnizarea de feedback nuanțat și testare riguroasă în lumea reală, contribuția umană este esențială pentru crearea de sisteme AI care sunt inteligente, responsabile și adaptate la valorile și etica umană.
Concluzie
Învățarea prin consolidare cu feedback uman (RLHF) arată o nouă eră în AI, deoarece îmbină cunoștințele umane cu învățarea automată pentru sisteme AI mai etice și mai precise.
RLHF promite că va face AI mai empatică, incluzivă și inovatoare. Poate aborda prejudecățile și poate îmbunătăți rezolvarea problemelor. Este setat să transforme domenii precum sănătatea, educația și serviciile pentru clienți.
Cu toate acestea, rafinarea acestei abordări necesită eforturi continue pentru a asigura eficacitatea, corectitudinea și alinierea etică.
