Posílení učení (RL) je druh strojového učení. V tomto přístupu se algoritmy učí rozhodovat pomocí pokusů a omylů, podobně jako to dělají lidé.
Když do mixu přidáme lidskou zpětnou vazbu, tento proces se výrazně změní. Stroje se pak učí jak ze svých činů, tak z vedení poskytovaného lidmi. Tato kombinace vytváří dynamičtější učební prostředí.
V tomto článku budeme hovořit o krocích tohoto inovativního přístupu. Začneme základy posilovacího učení s lidskou zpětnou vazbou. Poté si projdeme klíčové kroky při implementaci RL s lidskou zpětnou vazbou.
Co je posílení učení s lidskou zpětnou vazbou (RLHF)?
Posílení učení z lidské zpětné vazby, neboli RLHF, je metoda, kde se umělá inteligence učí jak na základě pokusů, omylů, tak i lidských zásahů. Ve standardním strojovém učení se AI zlepšuje prostřednictvím spousty výpočtů. Tento proces je rychlý, ale ne vždy dokonalý, zejména v úkolech, jako je jazyk.
RLHF zasáhne, když AI, jako chatbot, potřebuje vylepšit. Při této metodě lidé poskytují AI zpětnou vazbu a pomáhají jí lépe porozumět a reagovat. Tato metoda je užitečná zejména při zpracování přirozeného jazyka (NLP). Používá se v chatbotech, systémech pro převod hlasu na text a v souhrnných nástrojích.
Umělá inteligence se obvykle učí systémem odměn na základě svých akcí. Ale u složitých úkolů to může být složité. Tam je lidská zpětná vazba zásadní. Vede AI a dělá ji logičtější a efektivnější. Tento přístup pomáhá překonat omezení samotného učení AI.
Cíl RLHF
Hlavním cílem RLHF je trénovat jazykové modely tak, aby produkovaly poutavý a přesný text. Toto školení zahrnuje několik kroků:
Nejprve vytvoří model odměny. Tento model předpovídá, jak dobře budou lidé hodnotit text AI.
Lidská zpětná vazba pomáhá budovat tento model. Tato zpětná vazba formuje model strojového učení k uhodnutí lidských hodnocení.
Poté se jazykový model doladí pomocí modelu odměny. Odměňuje AI za text, který získá vysoké hodnocení.
Tato metoda pomáhá AI vědět, kdy se vyhnout určitým otázkám. Učí se odmítat žádosti, které zahrnují škodlivý obsah, jako je násilí nebo diskriminace.
Známým příkladem modelu využívajícího RLHF je ChatGPT od OpenAI. Tento model využívá lidskou zpětnou vazbu ke zlepšení odpovědí a tím, aby byly relevantnější a zodpovědnější.
Kroky posilovacího učení s lidskou zpětnou vazbou
Posílení učení s lidskou zpětnou vazbou (RLHF) zajišťuje, že modely umělé inteligence jsou technicky zdatné, eticky správné a kontextově relevantní. Podívejte se na pět klíčových kroků RLHF, které zkoumají, jak přispívají k vytváření sofistikovaných, člověkem řízených systémů umělé inteligence.
Počínaje předem vycvičeným modelem
Cesta RLHF začíná předem vyškoleným modelem, základním krokem ve strojovém učení člověka ve smyčce. Tyto modely, které byly původně trénovány na rozsáhlých souborech dat, mají široké znalosti jazyka nebo jiných základních úkolů, ale postrádají specializaci.
Vývojáři začínají s předem vyškoleným modelem a získají významnou výhodu. Tyto modely již byly naučeny z obrovského množství dat. Pomáhá jim šetřit čas a zdroje v počáteční fázi školení. Tento krok připraví půdu pro cílenější a konkrétnější trénink, který následuje.
Jemné doladění pod dohledem
Druhý krok zahrnuje supervizované jemné ladění, kdy předtrénovaný model absolvuje další školení na konkrétní úkol nebo doménu. Tento krok se vyznačuje použitím označených dat, která modelu pomáhají generovat přesnější a kontextově relevantní výstupy.
Tento proces jemného ladění je ukázkovým příkladem školení umělé inteligence řízeného člověkem, kde lidský úsudek hraje důležitou roli při řízení umělé inteligence směrem k požadovanému chování a reakcím. Školitelé musí pečlivě vybírat a prezentovat data specifická pro doménu, aby zajistili, že se AI přizpůsobí nuancím a specifickým požadavkům daného úkolu.
Školení modelu odměn
Ve třetím kroku trénujete samostatný model, abyste rozpoznávali a odměňovali žádoucí výstupy, které AI generuje. Tento krok je zásadní pro učení AI založené na zpětné vazbě.
Model odměn vyhodnocuje výstupy AI. Přiděluje skóre na základě kritérií, jako je relevance, přesnost a soulad s požadovanými výsledky. Tato skóre fungují jako zpětná vazba a vedou AI k vytváření kvalitnějších odpovědí. Tento proces umožňuje lépe porozumět složitým nebo subjektivním úkolům, kde explicitní pokyny nemusí být dostatečné pro efektivní školení.
Posílení učení prostřednictvím proximální optimalizace politiky (PPO)
Umělá inteligence dále prochází procesem Reinforcement Learning prostřednictvím Proximal Policy Optimization (PPO), což je sofistikovaný algoritmický přístup v interaktivním strojovém učení.
PPO umožňuje AI učit se z přímé interakce se svým prostředím. Zdokonaluje svůj rozhodovací proces prostřednictvím odměn a sankcí. Tato metoda je zvláště účinná při učení a adaptaci v reálném čase, protože pomáhá AI porozumět důsledkům jejích akcí v různých scénářích.
PPO pomáhá naučit AI orientovat se ve složitých, dynamických prostředích, kde se požadované výsledky mohou vyvíjet nebo je obtížné definovat.
Red Teaming
Poslední krok zahrnuje přísné testování systému AI v reálném světě. Zde působí různorodá skupina hodnotitelů, známá jako „červený tým“ vyzvěte AI různými scénáři. Testují jeho schopnost přesně a vhodně reagovat. Tato fáze zajišťuje, že AI zvládne aplikace v reálném světě a nepředvídatelné situace.
Red Teaming testuje technickou zdatnost umělé inteligence a etický a kontextový soulad. Zajišťují, aby fungovala v přijatelných morálních a kulturních mezích.
V průběhu těchto kroků RLHF zdůrazňuje důležitost lidského zapojení v každé fázi vývoje AI. Od vedení úvodního školení s pečlivě vybranými údaji až po poskytování jemné zpětné vazby a přísné testování v reálném světě je lidský vstup nedílnou součástí vytváření systémů umělé inteligence, které jsou inteligentní, odpovědné a naladěné na lidské hodnoty a etiku.
Proč investovat do čističky vzduchu?
Posílení učení s lidskou zpětnou vazbou (RLHF) ukazuje novou éru v AI, protože spojuje lidské poznatky se strojovým učením pro etičtější a přesnější systémy AI.
RLHF slibuje, že bude AI empatičtější, inkluzivnější a inovativnější. Může řešit předsudky a zlepšit řešení problémů. Je nastaven na transformaci oblastí, jako je zdravotnictví, vzdělávání a služby zákazníkům.
Zdokonalování tohoto přístupu však vyžaduje neustálé úsilí o zajištění účinnosti, spravedlnosti a etického souladu.
