Uczenie się przez wzmacnianie (RL) to rodzaj uczenia maszynowego. W tym podejściu algorytmy uczą się podejmować decyzje metodą prób i błędów, podobnie jak robią to ludzie.
Kiedy do miksu dodamy opinie ludzi, proces ten znacząco się zmieni. Maszyny uczą się następnie zarówno na podstawie swoich działań, jak i wskazówek dostarczonych przez ludzi. Ta kombinacja tworzy bardziej dynamiczne środowisko uczenia się.
W tym artykule omówimy etapy tego innowacyjnego podejścia. Zaczniemy od podstaw uczenia się przez wzmacnianie z wykorzystaniem informacji zwrotnej od ludzi. Następnie omówimy kluczowe etapy wdrażania RL na podstawie opinii ludzi.
Czym jest uczenie się przez wzmacnianie z wykorzystaniem informacji zwrotnej od człowieka (RLHF)?
Uczenie się ze wzmocnieniem na podstawie informacji zwrotnych od ludzilub RLHF to metoda, w której sztuczna inteligencja uczy się zarówno metodą prób i błędów, jak i wkładu człowieka. W standardowym uczeniu maszynowym sztuczna inteligencja poprawia się poprzez wiele obliczeń. Proces ten jest szybki, ale nie zawsze doskonały, szczególnie w przypadku zadań takich jak język.
RLHF wkracza, gdy sztuczna inteligencja, podobnie jak chatbot, wymaga udoskonalenia. W tej metodzie ludzie przekazują AI informację zwrotną, pomagając jej zrozumieć i lepiej reagować. Metoda ta jest szczególnie przydatna w przetwarzaniu języka naturalnego (NLP). Jest używany w chatbotach, systemach zamiany głosu na tekst i narzędziach podsumowujących.
Zwykle sztuczna inteligencja uczy się poprzez system nagród oparty na jej działaniach. Jednak w przypadku złożonych zadań może to być trudne. W tym przypadku niezbędna jest opinia człowieka. Kieruje sztuczną inteligencją i czyni ją bardziej logiczną i skuteczną. Takie podejście pomaga pokonać ograniczenia samego uczenia się sztucznej inteligencji.
Celem RLHF
Głównym celem RLHF jest szkolenie modeli językowych w celu tworzenia angażującego i dokładnego tekstu. Szkolenie to składa się z kilku kroków:
Po pierwsze, tworzy model nagrody. Model ten przewiduje, jak dobrze ludzie ocenią tekst sztucznej inteligencji.
Informacje zwrotne od ludzi pomagają w budowaniu tego modelu. Ta informacja zwrotna kształtuje model uczenia maszynowego umożliwiający odgadywanie ocen ludzi.
Następnie model językowy zostaje dostrojony za pomocą modelu nagrody. Nagradza sztuczną inteligencję za tekst, który uzyskuje wysokie oceny.
Ta metoda pomaga sztucznej inteligencji wiedzieć, kiedy unikać pewnych pytań. Uczy się odrzucać prośby zawierające szkodliwe treści, takie jak przemoc lub dyskryminacja.
Dobrze znanym przykładem modelu wykorzystującego RLHF jest ChatGPT OpenAI. Model ten wykorzystuje opinie ludzi, aby ulepszyć reakcje i uczynić je bardziej trafnymi i odpowiedzialnymi.
Etapy uczenia się ze wzmocnieniem z wykorzystaniem informacji zwrotnej od człowieka
Uczenie się przez wzmacnianie za pomocą informacji zwrotnej od ludzi (RLHF) gwarantuje, że modele sztucznej inteligencji są sprawne technicznie, uzasadnione etycznie i istotne kontekstowo. Przyjrzyj się pięciu kluczowym etapom RLHF, które badają, w jaki sposób przyczyniają się one do tworzenia wyrafinowanych systemów sztucznej inteligencji kierowanych przez człowieka.
Rozpoczęcie od wstępnie wytrenowanego modelu
Podróż do RLHF rozpoczyna się od wstępnie wytrenowanego modelu, co stanowi podstawowy krok w uczeniu maszynowym opartym na technologii Human-in-the-Loop. Modele te, początkowo szkolone na rozległych zbiorach danych, posiadają szerokie zrozumienie języka lub innych podstawowych zadań, ale brakuje im specjalizacji.
Programiści zaczynają od wstępnie wytrenowanego modelu i uzyskują znaczną przewagę. Modele te zostały już poznane na podstawie ogromnej ilości danych. Pomaga im to zaoszczędzić czas i zasoby w początkowej fazie szkolenia. Ten krok przygotowuje grunt pod bardziej ukierunkowane i szczegółowe szkolenie, które nastąpi po nim.
Dostrajanie nadzorowane
Drugi etap polega na nadzorowanym dostrajaniu, podczas którego wstępnie wyszkolony model przechodzi dodatkowe szkolenie w zakresie określonego zadania lub domeny. Ten etap charakteryzuje się wykorzystaniem oznaczonych etykiet danych, co pomaga modelowi generować dokładniejsze i kontekstowo odpowiednie wyniki.
Ten proces dostrajania jest doskonałym przykładem szkolenia w zakresie sztucznej inteligencji kierowanego przez człowieka, w którym ludzki osąd odgrywa ważną rolę w kierowaniu sztuczną inteligencją w stronę pożądanych zachowań i reakcji. Trenerzy muszą starannie wybierać i prezentować dane specyficzne dla danej dziedziny, aby mieć pewność, że sztuczna inteligencja dostosowuje się do niuansów i specyficznych wymagań danego zadania.
Szkolenie w zakresie modelu nagrody
Na trzecim etapie trenujesz oddzielny model rozpoznawania i nagradzania pożądanych wyników generowanych przez sztuczną inteligencję. Ten krok ma kluczowe znaczenie dla uczenia się AI opartego na informacjach zwrotnych.
Model nagrody ocenia wyniki sztucznej inteligencji. Przypisuje wyniki na podstawie kryteriów takich jak trafność, dokładność i zgodność z pożądanymi wynikami. Wyniki te pełnią rolę informacji zwrotnej i kierują sztuczną inteligencją w celu uzyskania odpowiedzi o wyższej jakości. Proces ten umożliwia bardziej szczegółowe zrozumienie złożonych lub subiektywnych zadań, w przypadku których wyraźne instrukcje mogą okazać się niewystarczające do skutecznego szkolenia.
Uczenie się przez wzmacnianie poprzez optymalizację polityki proksymalnej (PPO)
Następnie sztuczna inteligencja przechodzi proces uczenia się przez wzmacnianie poprzez optymalizację polityki proksymalnej (PPO), wyrafinowane podejście algorytmiczne w interaktywnym uczeniu maszynowym.
PPO pozwala sztucznej inteligencji uczyć się na podstawie bezpośredniej interakcji z otoczeniem. Udoskonala swój proces decyzyjny poprzez nagrody i kary. Metoda ta jest szczególnie skuteczna w uczeniu się i adaptacji w czasie rzeczywistym, ponieważ pomaga sztucznej inteligencji zrozumieć konsekwencje jej działań w różnych scenariuszach.
PPO odgrywa kluczową rolę w uczeniu sztucznej inteligencji poruszania się w złożonych, dynamicznych środowiskach, w których pożądane wyniki mogą ewoluować lub być trudne do zdefiniowania.
Drużyna czerwonych
Ostatnim krokiem są rygorystyczne testy systemu sztucznej inteligencji w świecie rzeczywistym. W tym przypadku zróżnicowana grupa ewaluatorów, znana jako „czerwona drużyna”, rzucaj wyzwanie sztucznej inteligencji, korzystając z różnych scenariuszy. Testują jego zdolność do dokładnego i odpowiedniego reagowania. Na tym etapie sztuczna inteligencja będzie w stanie poradzić sobie z rzeczywistymi aplikacjami i nieprzewidywalnymi sytuacjami.
Red Teaming testuje biegłość techniczną oraz solidność etyczną i kontekstową sztucznej inteligencji. Zapewniają, że działa ona w akceptowalnych granicach moralnych i kulturowych.
Na wszystkich tych etapach RLHF podkreśla znaczenie zaangażowania człowieka na każdym etapie rozwoju sztucznej inteligencji. Od prowadzenia wstępnego szkolenia na podstawie starannie dobranych danych po zapewnianie szczegółowych informacji zwrotnych i rygorystyczne testy w świecie rzeczywistym – wkład człowieka jest integralną częścią tworzenia systemów sztucznej inteligencji, które są inteligentne, odpowiedzialne i dostosowane do ludzkich wartości i etyki.
Wnioski
Uczenie się przez wzmacnianie za pomocą informacji zwrotnej od ludzi (RLHF) wyznacza nową erę w sztucznej inteligencji, ponieważ łączy wiedzę ludzką z uczeniem maszynowym w celu uzyskania bardziej etycznych i dokładnych systemów sztucznej inteligencji.
RLHF obiecuje uczynić sztuczną inteligencję bardziej empatyczną, włączającą i innowacyjną. Może wyeliminować uprzedzenia i ułatwić rozwiązywanie problemów. Ma przekształcić takie obszary, jak opieka zdrowotna, edukacja i obsługa klienta.
Jednak udoskonalenie tego podejścia wymaga ciągłych wysiłków w celu zapewnienia skuteczności, uczciwości i zgodności etycznej.
