V roce 2023 došlo k masivnímu nárůstu zavádění nástrojů umělé inteligence, jako je ChatGPT. Tento nárůst vyvolal živou debatu a lidé diskutují o výhodách, výzvách a dopadu umělé inteligence na společnost. Proto je důležité pochopit, jak Velké jazykové modely (LLM) pohánět tyto pokročilé nástroje umělé inteligence.
V tomto článku budeme hovořit o roli Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF). Tato metoda spojuje posilující učení a lidský vklad. Prozkoumáme, co je RLHF, jeho výhody, omezení a jeho rostoucí význam ve světě generativní umělé inteligence.
Co je posílení učení z lidské zpětné vazby?
Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) kombinuje klasické posílení učení (RL) s lidskou zpětnou vazbou. Je to vytříbená technika školení AI. Tato metoda je klíčová při vytváření pokročilých, zaměřených na uživatele generativní AI modely, zejména pro úlohy zpracování přirozeného jazyka.
Pochopení posilovacího učení (RL)
Pro lepší pochopení RLHF je důležité nejprve získat základy posilovacího učení (RL). RL je přístup strojového učení, kde agent AI provádí akce v prostředí, aby dosáhl cílů. Umělá inteligence se učí rozhodování získáváním odměn nebo trestů za své činy. Tyto odměny a tresty jej směřují k preferovanému chování. Je to podobné, jako když trénujete mazlíčka tím, že odměňujete dobré činy a opravujete nebo ignorujete ty špatné.
Lidský element v RLHF
RLHF zavádí do tohoto procesu kritickou složku: lidský úsudek. V tradičním RL jsou odměny obvykle předdefinovány a omezeny schopností programátora předvídat každý možný scénář, se kterým se může AI setkat. Lidská zpětná vazba přidává do procesu učení vrstvu složitosti a nuancí.
Lidé hodnotí akce a výstupy AI. Poskytují složitější a kontextově citlivější zpětnou vazbu než binární odměny nebo pokuty. Tato zpětná vazba může mít různé formy, například hodnocení vhodnosti odpovědi. Navrhuje lepší alternativy nebo ukazuje, zda je výstup AI na správné cestě.
Aplikace RLHF
Aplikace v jazykových modelech
Jazykové modely jako ChatGPT jsou hlavními kandidáty na RLHF. I když tyto modely začínají důkladným školením na rozsáhlých textových datových sadách, které jim pomáhají předvídat a generovat lidský text, tento přístup má svá omezení. Jazyk je ze své podstaty nuancí, závislý na kontextu a neustále se vyvíjí. Předdefinované odměny v tradičním RL nemohou plně postihnout tyto aspekty.
RLHF to řeší začleněním lidské zpětné vazby do tréninkové smyčky. Lidé kontrolují jazykové výstupy AI a poskytují zpětnou vazbu, kterou pak model používá k úpravě svých reakcí. Tento proces pomáhá AI porozumět jemnostem, jako je tón, kontext, vhodnost a dokonce i humor, které je obtížné zakódovat v tradičních programovacích termínech.
Některé další důležité aplikace RLHF zahrnují:
Autonomní vozidla
RLHF významně ovlivňuje výcvik samořiditelných vozů. Lidská zpětná vazba pomáhá těmto vozidlům porozumět složitým scénářům, které nejsou dobře zastoupeny v tréninkových datech. To zahrnuje navigaci v nepředvídatelných podmínkách a rozhodování ve zlomku sekundy, například kdy ustoupit chodcům.
Personalizovaná doporučení
Ve světě online nakupování a streamování obsahu RLHF přizpůsobuje doporučení. Činí tak tím, že se učí z interakcí uživatelů a zpětné vazby. To vede k přesnějším a přizpůsobeným návrhům pro lepší uživatelský zážitek.
Diagnostika zdravotnictví
V lékařské diagnostice pomáhá RLHF při dolaďování algoritmů umělé inteligence. Činí tak začleněním zpětné vazby od lékařů. To pomáhá přesněji diagnostikovat nemoci z lékařských snímků, jako jsou MRI a rentgenové paprsky.
Interaktivní zábava
Ve videohrách a interaktivních médiích může RLHF vytvářet dynamické příběhy. Přizpůsobuje příběhy a interakce postav na základě zpětné vazby a rozhodnutí hráčů. Výsledkem je poutavější a personalizovaný herní zážitek.
Výhody RLHF
- Vylepšená přesnost a relevance: Modely umělé inteligence se mohou učit z lidské zpětné vazby a vytvářet přesnější, kontextově relevantní a uživatelsky přívětivější výstupy.
- Přizpůsobivost: RLHF umožňuje modelům umělé inteligence přizpůsobit se novým informacím, měnícím se kontextům a vyvíjejícímu se používání jazyka efektivněji než tradiční RL.
- Lidská interakce: Pro aplikace, jako jsou chatboti, může RLHF vytvářet přirozenější, poutavější a uspokojivější konverzační zážitky.
Výzvy a úvahy
Navzdory svým výhodám není RLHF bez problémů. Jedním z významných problémů je možnost zkreslení lidské zpětné vazby. Vzhledem k tomu, že se AI učí z lidských odpovědí, jakékoli zkreslení v této zpětné vazbě lze přenést do modelu AI. Zmírnění tohoto rizika vyžaduje pečlivé řízení a rozmanitost v oblasti lidské zpětné vazby.
Dalším hlediskem jsou náklady a úsilí na získání kvalitní lidské zpětné vazby. Může to být náročné na zdroje, protože může vyžadovat neustálé zapojení lidí do vedení procesu učení AI.
Jak ChatGPT používá RLHF?
ChatGPT používá RLHF ke zlepšení svých konverzačních dovedností. Zde je jednoduchý rozpis toho, jak to funguje:
- Učení se od dat: ChatGPT začíná své školení s rozsáhlou datovou sadou. Jeho prvotním úkolem je předpovědět následující slovo ve větě. Tato předpovědní schopnost tvoří základ jeho dovedností nové generace.
- Porozumění lidské řeči: Zpracování přirozeného jazyka (NLP) pomáhá ChatGPT pochopit, jak lidé mluví a píší. Díky NLP jsou reakce AI přirozenější.
- Čelí omezením: I s masivními daty může ChatGPT bojovat. Někdy jsou požadavky uživatelů vágní nebo složité. ChatGPT je nemusí plně pochopit.
- Použití RLHF pro zlepšení: Zde vstupuje do hry RLHF. Lidé poskytují zpětnou vazbu na odpovědi ChatGPT. Řídí AI tím, co zní přirozeně a co ne.
- Učení od lidí: ChatGPT se zlepšuje díky lidskému vstupu. Stane se zručnějším v chápání účelu otázek. Učí se odpovídat způsobem, který se podobá přirozené lidské konverzaci.
- Beyond Simple Chatbots: ChatGPT používá RLHF k vytváření odpovědí, na rozdíl od základních chatbotů s předem napsanými odpověďmi. Rozumí záměru otázky a vytváří odpovědi, které jsou užitečné a zní jako lidské.
RLHF tak pomáhá AI jít nad rámec pouhého předpovídání slov. Učí se konstruovat souvislé věty podobné lidem. Díky tomuto školení je ChatGPT jiný a pokročilejší než běžní chatboti.
Proč investovat do čističky vzduchu?
RLHF představuje významný pokrok ve výcviku AI, zejména pro aplikace vyžadující jemné porozumění a vytváření lidského jazyka.
RLHF pomáhá vyvíjet modely umělé inteligence, které jsou ve svých interakcích přesnější, přizpůsobivější a podobné lidem. Kombinuje tradiční strukturované učení RL se složitostí lidského úsudku.
Jak se umělá inteligence neustále vyvíjí, RLHF bude pravděpodobně hrát klíčovou roli při překlenutí propasti mezi lidským a strojovým chápáním.