Расшифровка RLHF: соединение человеческих предпочтений и машинного обучения
По своей сути RLHF звучит сложно. Но после анализа концепция становится более управляемой. Он сочетает в себе два компонента: обучение с подкреплением (RL) и обратную связь с людьми.
1. Обучение с подкреплением (RL): представьте RL как дрессировку собаки. Когда ваш пушистый друг ведет себя хорошо, вы вознаграждаете его, поощряя повторение этого хорошего поведения. С RL модель ИИ получает «награду» за успешные действия, что побуждает ее искать эти награды, обучаясь и совершенствуясь с течением времени.
2. Человеческая обратная связь.Основой RL является понятие «правильно» или «неправильно». Но кто это решает? Мы делаем — человеческая обратная связь играет важную роль в определении успеха или неудачи действий ИИ. RLHF сочетает в себе RL и обратную связь от человека, позволяя системам ИИ учиться не только на необработанных данных, но и на наших предпочтениях и субъективном опыте.
В первую очередь RLHF используется для языковых моделей — систем искусственного интеллекта, предназначенных для понимания и генерации текста, похожего на человеческий.
InstructGPT: постоянное стремление ИИ к лучшему обучению
Представьте себе InstructGPT как неустанного ученика, всегда стремящегося к совершенствованию, с RLHF в качестве его наставника.
Отправная точка — GPT-3.До InstructGPT существовала его предшественница — GPT-3. Эту модель ИИ, предварительно обученную на огромном количестве текстовых данных, можно сравнить с ненасытным читателем без понимания — много информации, но ограниченное понимание.
Время задания: мы предоставляем InstructGPT различные задачи или «подсказки», такие как «подвести итоги этой статьи» или «дать ответ на этот вопрос». Затем эксперты предоставляют образцы высококачественных ответов, создавая «набор данных» или, если придерживаться нашей аналогии, его набор заданий.
Обучение на основе заданий.InstructGPT, используя технику, известную как «обучение с учителем», пытается имитировать качественные ответы. Это похоже на прилежного ученика, который учится на исправленных заданиях под присмотром учителя.
Оценка работы. InstructGPT генерирует несколько ответов для одного и того же запроса. Затем оценщики ранжируют эти ответы, указывая на их относительное качество.
Понимание предпочтений. На основе этого рейтинга создается «модель вознаграждения». Эта модель, подобно тому, как родитель понимает любимую конфету ребенка, предсказывает, какие ответы люди, скорее всего, предпочтут.
Фокусированное обучение с помощью PPO: введите проксимальную оптимизацию политик (PPO), метод улучшения InstructGPT на основе того, что он узнал из модели вознаграждения. Как будто частный репетитор вмешивается, чтобы провести ученика через более сложные концепции.
Непрерывное совершенствование. Весь процесс, от заданий до целенаправленного обучения, может зацикливаться, что позволяет InstructGPT постоянно учиться, адаптироваться и расширять свои возможности.
Сохранение знаний. При изучении новых концепций для InstructGPT очень важно не забывать предыдущие уроки. Специальные шаги, такие как смешивание данных определенным образом, обеспечивают сохранение знаний.
Конечная цель:результат? Улучшенный InstructGPT, который превосходно генерирует ответы, соответствующие человеческим предпочтениям.
Обещания, вызовы и будущее RLHF
Несмотря на то, что RLHF обладает огромным потенциалом, будучи масштабируемым и экономически эффективным, он не лишен недостатков. Обеспечение соответствия поведения ИИ разнообразным социальным ценностям остается сложной задачей.
Заключение:
Благодаря совместным усилиям RLHF и InstructGPT мы приближаемся к миру, в котором ИИ действительно понимает нас и согласуется с нами. Отправляясь в это захватывающее путешествие в области искусственного интеллекта, мы становимся свидетелями плавного слияния человеческих предпочтений и машинного интеллекта. Когда мы смотрим в будущее, вопрос не в том, произведет ли ИИ революцию в нашем мире, а в том, как и когда.
Если вы нашли для себя ценность в этих сведениях, я был бы очень признателен за поддержку 👏 . Заранее спасибо 😊
