През 2023 г. се наблюдава огромен ръст в приемането на AI инструменти като ChatGPT. Този скок инициира оживен дебат и хората обсъждат ползите, предизвикателствата и въздействието на ИИ върху обществото. Следователно става изключително важно да се разбере как Големи езикови модели (LLM) захранете тези усъвършенствани AI инструменти.
В тази статия ще говорим за ролята на засилващото учене от човешка обратна връзка (RLHF). Този метод съчетава обучението за укрепване и човешкия принос. Ще проучим какво представлява RLHF, неговите предимства, ограничения и нарастващото му значение в света на генеративния AI.
Какво представлява обучението за подсилване от човешката обратна връзка?
Обучението с подсилване от човешка обратна връзка (RLHF) съчетава класическото обучение с подсилване (RL) с човешка обратна връзка. Това е усъвършенствана техника за обучение на AI. Този метод е ключов при създаването на напреднали, ориентирани към потребителя генеративен AI модели, особено за задачи за обработка на естествен език.
Разбиране на обучението с подсилване (RL)
За да разберете по-добре RLHF, важно е първо да научите основите на Reinforcement Learning (RL). RL е подход за машинно обучение, при който AI агент предприема действия в среда, за да постигне целите. AI се научава да взема решения, като получава награди или наказания за своите действия. Тези награди и наказания го насочват към предпочитано поведение. Това е подобно на обучението на домашен любимец чрез награждаване на добрите действия и коригиране или игнориране на грешните.
Човешкият елемент в RLHF
RLHF въвежда критичен компонент в този процес: човешка преценка. В традиционния RL наградите обикновено са предварително дефинирани и ограничени от способността на програмиста да предвиди всеки възможен сценарий, с който AI може да се сблъска. Човешката обратна връзка добавя слой сложност и нюанси към учебния процес.
Хората оценяват действията и резултатите от ИИ. Те предоставят по-сложна и чувствителна към контекста обратна връзка от двоичните награди или наказания. Тази обратна връзка може да дойде в различни форми, като например оценка на уместността на даден отговор. Той предлага по-добри алтернативи или показва дали изходът на AI е на правилния път.
Приложения на RLHF
Приложение в езикови модели
Езикови модели като ChatGPT са основни кандидати за RLHF. Въпреки че тези модели започват със значително обучение върху огромни набори от текстови данни, които им помагат да прогнозират и генерират човешки текст, този подход има ограничения. Езикът по своята същност е нюансиран, зависим от контекста и постоянно се развива. Предварително дефинираните награди в традиционния RL не могат да обхванат напълно тези аспекти.
RLHF се справя с това, като включва човешка обратна връзка в обучителния цикъл. Хората преглеждат езиковите изходи на AI и предоставят обратна връзка, която след това моделът използва, за да коригира своите отговори. Този процес помага на AI да разбере тънкости като тон, контекст, уместност и дори хумор, които са трудни за кодиране в традиционните програмни термини.
Някои други важни приложения на RLHF включват:
Автономни превозни средства
RLHF значително влияе върху обучението на самоуправляващите се автомобили. Човешката обратна връзка помага на тези превозни средства да разберат сложни сценарии, които не са добре представени в данните за обучение. Това включва навигиране при непредвидими условия и вземане на решения за части от секундата, като например кога да отстъпите на пешеходците.
Персонализирани препоръки
В света на онлайн пазаруването и стрийминг на съдържание, RLHF приспособява препоръките. Прави го, като се учи от взаимодействията и обратната връзка на потребителите. Това води до по-точни и персонализирани предложения за подобрено потребителско изживяване.
Диагностика на здравеопазването
В медицинската диагностика RLHF подпомага фината настройка на AI алгоритми. Това става чрез включване на обратна връзка от медицински специалисти. Това помага за по-точното диагностициране на заболявания от медицински изображения, като ЯМР и рентгенови лъчи.
Интерактивни забавления
Във видеоигрите и интерактивните медии RLHF може да създава динамични разкази. Той адаптира сюжетните линии и взаимодействията на героите въз основа на обратната връзка и избора на играча. Това води до по-ангажиращо и персонализирано игрово изживяване.
Предимства на RLHF
- Подобрена точност и уместност: AI моделите могат да се учат от човешка обратна връзка, за да произвеждат по-точни, контекстуално подходящи и удобни за потребителя резултати.
- Приспособимост: RLHF позволява на AI моделите да се адаптират към нова информация, променящи се контексти и развиваща се употреба на език по-ефективно от традиционния RL.
- Човешкоподобно взаимодействие: За приложения като chatbots, RLHF може да създаде по-естествени, ангажиращи и удовлетворяващи изживявания при разговор.
Предизвикателства и съображения
Въпреки своите предимства, RLHF не е без предизвикателства. Един важен проблем е потенциалът за пристрастия в човешката обратна връзка. Тъй като AI се учи от човешките реакции, всички отклонения в тази обратна връзка могат да бъдат прехвърлени към модела на AI. Намаляването на този риск изисква внимателно управление и разнообразие в групата за обратна връзка от хора.
Друго съображение са разходите и усилията за получаване на качествена човешка обратна връзка. Може да изисква много ресурси, тъй като може да изисква непрекъснато участие на хора, които да ръководят процеса на обучение на AI.
Как ChatGPT използва RLHF?
ChatGPT използва RLHF, за да подобри уменията си за разговор. Ето проста разбивка на това как работи:
- Учене от данни: ChatGPT започва своето обучение с огромен набор от данни. Първоначалната му задача е да предвиди следващата дума в изречение. Тази способност за прогнозиране формира основата на неговите умения от следващо поколение.
- Разбиране на човешкия език: Обработката на естествен език (NLP) помага на ChatGPT да разбере как хората говорят и пишат. НЛП прави отговорите на ИИ по-естествени.
- Изправени пред ограничения: Дори и с масивни данни, ChatGPT може да се затрудни. Понякога потребителските заявки са неясни или сложни. ChatGPT може да не ги разбере напълно.
- Използване на RLHF за подобрение: RLHF влиза в игра тук. Хората дават обратна връзка за отговорите на ChatGPT. Те насочват AI кое звучи естествено и кое не.
- Учене от хората: ChatGPT се подобрява чрез човешки принос. То става по-умело в разбирането на целта на въпросите. То се научава да отговаря по начин, който наподобява естествен човешки разговор.
- Отвъд простите чатботове: ChatGPT използва RLHF за създаване на отговори, за разлика от основните чатботове с предварително написани отговори. Той разбира намерението на въпроса и създава отговори, които са полезни и звучат като човешки.
По този начин RLHF помага на AI да надхвърли просто предсказването на думи. То се научава да съставя последователни, човешки изречения. Това обучение прави ChatGPT различен и по-напреднал от обикновените чатботове.
Заключение
RLHF представлява значителен напредък в обучението за AI, особено за приложения, изискващи нюансирано разбиране и генериране на човешки език.
RLHF помага за разработването на AI модели, които са по-точни, адаптивни и подобни на човека в техните взаимодействия. Той съчетава традиционното структурирано обучение на RL със сложността на човешката преценка.
Тъй като ИИ продължава да се развива, RLHF вероятно ще играе критична роля в преодоляването на пропастта между човешкото и машинното разбиране.