Reinforcement learning (RL) er en type maskinlæring. I denne tilnærmingen lærer algoritmer å ta beslutninger gjennom prøving og feiling, omtrent som mennesker gjør.
Når vi legger til menneskelig tilbakemelding i miksen, endres denne prosessen betydelig. Maskiner lærer da både av handlingene deres og veiledningen fra mennesker. Denne kombinasjonen skaper et mer dynamisk læringsmiljø.
I denne artikkelen vil vi snakke om trinnene i denne innovative tilnærmingen. Vi starter med det grunnleggende om forsterkende læring med menneskelig tilbakemelding. Deretter går vi gjennom nøkkeltrinnene i implementeringen av RL med menneskelig tilbakemelding.
Hva er forsterkende læring med menneskelig tilbakemelding (RLHF)?
Forsterkning Lær fra menneskelig tilbakemelding, eller RLHF, er en metode der AI lærer av både prøving og feiling og menneskelig innsats. I standard maskinlæring forbedres AI gjennom mange beregninger. Denne prosessen er rask, men ikke alltid perfekt, spesielt i oppgaver som språk.
RLHF går inn når AI, som en chatbot, trenger foredling. I denne metoden gir folk tilbakemelding til AI og hjelper den med å forstå og svare bedre. Denne metoden er spesielt nyttig i naturlig språkbehandling (NLP). Den brukes i chatbots, tale-til-tekst-systemer og oppsummeringsverktøy.
Normalt lærer AI med et belønningssystem basert på handlingene. Men i komplekse oppgaver kan dette være vanskelig. Det er der menneskelig tilbakemelding er avgjørende. Den veileder AI og gjør den mer logisk og effektiv. Denne tilnærmingen hjelper til med å overvinne begrensningene ved AI-læring på egen hånd.
Målet til RLHF
Hovedmålet med RLHF er å trene språkmodeller til å produsere engasjerende og nøyaktig tekst. Denne opplæringen omfatter noen få trinn:
For det første skaper det en belønningsmodell. Denne modellen forutsier hvor godt mennesker vil vurdere AI-teksten.
Menneskelig tilbakemelding er med på å bygge denne modellen. Denne tilbakemeldingen former en maskinlæringsmodell for å gjette menneskelige vurderinger.
Deretter finjusteres språkmodellen ved hjelp av belønningsmodellen. Den belønner AI for en tekst som får høye rangeringer.
Denne metoden hjelper AI å vite når de skal unngå visse spørsmål. Den lærer å avvise forespørsler som involverer skadelig innhold som vold eller diskriminering.
Et velkjent eksempel på en modell som bruker RLHF er OpenAIs ChatGPT. Denne modellen bruker menneskelig tilbakemelding for å forbedre svarene og gjøre dem mer relevante og ansvarlige.
Trinn for forsterkende læring med menneskelig tilbakemelding
Reinforcement Learning with Human Feedback (RLHF) sikrer at AI-modeller er teknisk dyktige, etisk forsvarlige og kontekstuelt relevante. Se nærmere på de fem nøkkeltrinnene til RLHF som utforsker hvordan de bidrar til å skape sofistikerte, menneskestyrte AI-systemer.
Starter med en forhåndstrent modell
RLHF-reisen begynner med en forhåndsopplært modell, et grunnleggende trinn i Human-in-the-Loop Machine Learning. Disse modellene ble opprinnelig trent på omfattende datasett, og har en bred forståelse av språk eller andre grunnleggende oppgaver, men mangler spesialisering.
Utviklere begynner med en forhåndstrent modell og får en betydelig fordel. Disse modellene har allerede blitt lært fra enorme mengder data. Det hjelper dem å spare tid og ressurser i den innledende opplæringsfasen. Dette trinnet setter scenen for mer fokusert og spesifikk trening som følger.
Overvåket finjustering
Det andre trinnet innebærer overvåket finjustering, der den forhåndstrente modellen gjennomgår tilleggstrening på en spesifikk oppgave eller domene. Dette trinnet er karakterisert ved å bruke merkede data, som hjelper modellen med å generere mer nøyaktige og kontekstuelt relevante utdata.
Denne finjusteringsprosessen er et godt eksempel på menneskelig guidet AI-trening, der menneskelig dømmekraft spiller en viktig rolle i å styre AI mot ønsket atferd og respons. Trenere må nøye velge og presentere domenespesifikke data for å sikre at AI tilpasser seg nyansene og spesifikke kravene til oppgaven.
Belønningsmodelltrening
I det tredje trinnet trener du en egen modell for å gjenkjenne og belønne ønskelige utganger som AI genererer. Dette trinnet er sentralt for tilbakemeldingsbasert AI-læring.
Belønningsmodellen evaluerer AIs utganger. Den tildeler poeng basert på kriterier som relevans, nøyaktighet og justering med ønskede resultater. Disse poengsummene fungerer som tilbakemeldinger og veileder AI mot å produsere svar av høyere kvalitet. Denne prosessen muliggjør en mer nyansert forståelse av komplekse eller subjektive oppgaver der eksplisitte instruksjoner kan være utilstrekkelige for effektiv opplæring.
Forsterkende læring via proksimal policyoptimalisering (PPO)
Deretter gjennomgår AI Reinforcement Learning via Proximal Policy Optimization (PPO), en sofistikert algoritmisk tilnærming innen interaktiv maskinlæring.
PPO lar AI lære av direkte interaksjon med omgivelsene. Den avgrenser sin beslutningsprosess gjennom belønninger og straffer. Denne metoden er spesielt effektiv i sanntidslæring og tilpasning, siden den hjelper AI-en til å forstå konsekvensene av handlingene i ulike scenarier.
PPO er medvirkende til å lære AI å navigere i komplekse, dynamiske miljøer der de ønskede resultatene kan utvikle seg eller være vanskelige å definere.
Red Teaming
Det siste trinnet involverer streng testing av AI-systemet i den virkelige verden. Her er en mangfoldig gruppe av evaluatorer, kjent som 'rødt lag,' utfordre AI med ulike scenarier. De tester dens evne til å svare nøyaktig og hensiktsmessig. Denne fasen sikrer at AI kan håndtere virkelige applikasjoner og uforutsette situasjoner.
Red Teaming tester AIs tekniske ferdigheter og etiske og kontekstuelle forsvarlighet. De sikrer at den opererer innenfor akseptable moralske og kulturelle grenser.
Gjennom disse trinnene understreker RLHF viktigheten av menneskelig involvering i alle stadier av AI-utvikling. Fra å veilede den innledende opplæringen med nøye kuraterte data til å gi nyansert tilbakemelding og streng testing i den virkelige verden, er menneskelig innspill integrert i å skape AI-systemer som er intelligente, ansvarlige og tilpasset menneskelige verdier og etikk.
konklusjonen
Reinforcement Learning with Human Feedback (RLHF) viser en ny æra innen AI da den blander menneskelig innsikt med maskinlæring for mer etiske, nøyaktige AI-systemer.
RLHF lover å gjøre AI mer empatisk, inkluderende og nyskapende. Det kan adressere skjevheter og forbedre problemløsning. Det er satt til å transformere områder som helsetjenester, utdanning og kundeservice.
Å foredle denne tilnærmingen krever imidlertid kontinuerlig innsats for å sikre effektivitet, rettferdighet og etisk samsvar.
