Обучението с подсилване (RL) е вид машинно обучение. При този подход алгоритмите се учат да вземат решения чрез проба и грешка, подобно на хората.
Когато добавим човешка обратна връзка към микса, този процес се променя значително. След това машините се учат както от техните действия, така и от насоките, предоставени от хората. Тази комбинация създава по-динамична учебна среда.
В тази статия ще говорим за стъпките на този иновативен подход. Ще започнем с основите на обучението за подсилване с човешка обратна връзка. След това ще преминем през ключовите стъпки в внедряването на RL с човешка обратна връзка.
Какво представлява обучението с подсилване с човешка обратна връзка (RLHF)?
Обучение за подсилване от човешка обратна връзка, или RLHF, е метод, при който AI се учи както от опити и грешки, така и от човешки принос. В стандартното машинно обучение AI се подобрява чрез много изчисления. Този процес е бърз, но не винаги перфектен, особено при задачи като език.
RLHF се намесва, когато AI, подобно на чатбот, се нуждае от усъвършенстване. При този метод хората дават обратна връзка на AI и му помагат да разбере и реагира по-добре. Този метод е особено полезен при обработка на естествен език (NLP). Използва се в чатботове, системи за глас към текст и инструменти за обобщаване.
Обикновено AI се учи чрез система за възнаграждение въз основа на действията си. Но при сложни задачи това може да бъде трудно. Това е мястото, където човешката обратна връзка е от съществено значение. Той насочва AI и го прави по-логичен и ефективен. Този подход помага да се преодолеят ограниченията на самото обучение с ИИ.
Целта на RLHF
Основната цел на RLHF е да обучи езикови модели за създаване на ангажиращ и точен текст. Това обучение включва няколко стъпки:
Първо, създава модел на възнаграждение. Този модел прогнозира колко добре хората ще оценят текста на AI.
Човешката обратна връзка помага за изграждането на този модел. Тази обратна връзка оформя модел на машинно обучение за отгатване на човешки оценки.
След това езиковият модел се настройва фино с помощта на модела на възнаграждение. Той награждава AI за текст, който получава високи оценки.
Този метод помага на AI да знае кога да избягва определени въпроси. Научава се да отхвърля заявки, които включват вредно съдържание като насилие или дискриминация.
Добре известен пример за модел, използващ RLHF, е ChatGPT на OpenAI. Този модел използва човешка обратна връзка, за да подобри отговорите и да ги направи по-подходящи и отговорни.
Стъпки на обучение с подсилване с човешка обратна връзка
Подкрепеното обучение с човешка обратна връзка (RLHF) гарантира, че AI моделите са технически опитни, етично издържани и контекстуално подходящи. Разгледайте петте ключови стъпки на RLHF, които изследват как те допринасят за създаването на сложни, ръководени от човека AI системи.
Започване с предварително обучен модел
Пътуването на RLHF започва с предварително обучен модел, основополагаща стъпка в машинното обучение на човека в цикъла. Първоначално обучени върху обширни масиви от данни, тези модели притежават широко разбиране на езика или други основни задачи, но им липсва специализация.
Разработчиците започват с предварително обучен модел и получават значително предимство. Тези модели вече са научени от огромно количество данни. Помага им да спестят време и ресурси в началната фаза на обучение. Тази стъпка поставя началото на по-фокусирано и специфично обучение, което следва.
Контролирана фина настройка
Втората стъпка включва контролирана фина настройка, при която предварително обученият модел преминава допълнително обучение по конкретна задача или домейн. Тази стъпка се характеризира с използване на етикетирани данни, което помага на модела да генерира по-точни и контекстуално подходящи изходи.
Този процес на фина настройка е отличен пример за ръководено от човека AI обучение, където човешката преценка играе важна роля в насочването на AI към желаните поведения и реакции. Обучителите трябва внимателно да подбират и представят специфични за домейна данни, за да гарантират, че AI се адаптира към нюансите и специфичните изисквания на поставената задача.
Обучение по модел на възнаграждение
В третата стъпка обучавате отделен модел да разпознава и възнаграждава желаните резултати, генерирани от AI. Тази стъпка е централна за базираното на обратна връзка AI обучение.
Моделът на възнаграждението оценява резултатите на AI. Той присвоява оценки въз основа на критерии като уместност, точност и съответствие с желаните резултати. Тези резултати действат като обратна връзка и насочват AI към получаване на по-висококачествени отговори. Този процес позволява по-нюансирано разбиране на сложни или субективни задачи, при които изричните инструкции може да са недостатъчни за ефективно обучение.
Обучение за подсилване чрез оптимизиране на проксимална политика (PPO)
След това изкуственият интелект се подлага на подсилващо обучение чрез оптимизиране на проксималната политика (PPO), усъвършенстван алгоритмичен подход в интерактивното машинно обучение.
PPO позволява на AI да се учи от директното взаимодействие със своята среда. Той усъвършенства своя процес на вземане на решения чрез награди и наказания. Този метод е особено ефективен при обучение и адаптиране в реално време, тъй като помага на ИИ да разбере последствията от своите действия в различни сценарии.
PPO играе важна роля в обучението на AI да навигира в сложни, динамични среди, където желаните резултати могат да се развият или да бъдат трудни за дефиниране.
Red Teaming
Последната стъпка включва стриктно тестване в реалния свят на AI системата. Тук разнообразна група от оценители, известни като „червен отбор,' предизвикват AI с различни сценарии. Те тестват способността му да реагира точно и адекватно. Тази фаза гарантира, че AI може да се справи с приложения от реалния свят и непредвидени ситуации.
Red Teaming тества техническата компетентност и етичната и контекстуална надеждност на AI. Те гарантират, че тя работи в приемливи морални и културни граници.
По време на тези стъпки RLHF подчертава важността на човешкото участие на всеки етап от развитието на ИИ. От насочване на първоначалното обучение с внимателно подбрани данни до предоставяне на нюансирана обратна връзка и стриктно тестване в реалния свят, човешкият принос е неразделна част от създаването на AI системи, които са интелигентни, отговорни и съобразени с човешките ценности и етика.
Заключение
Подсилващото обучение с човешка обратна връзка (RLHF) показва нова ера в AI, тъй като съчетава човешки прозрения с машинно обучение за по-етични и точни AI системи.
RLHF обещава да направи AI по-съпричастен, приобщаващ и иновативен. Може да адресира пристрастия и да подобри решаването на проблеми. Той трябва да трансформира области като здравеопазване, образование и обслужване на клиенти.
Усъвършенстването на този подход обаче изисква постоянни усилия за осигуряване на ефективност, справедливост и етично съответствие.
