Reinforcement learning (RL) er en type maskinlæring. I denne tilgang lærer algoritmer at træffe beslutninger gennem forsøg og fejl, ligesom mennesker gør.
Når vi tilføjer menneskelig feedback til blandingen, ændrer denne proces sig markant. Maskiner lærer så af både deres handlinger og den vejledning, som mennesker giver. Denne kombination skaber et mere dynamisk læringsmiljø.
I denne artikel vil vi tale om trinene i denne innovative tilgang. Vi starter med det grundlæggende i forstærkningslæring med menneskelig feedback. Derefter vil vi gennemgå de vigtigste trin i implementeringen af RL med menneskelig feedback.
Hvad er forstærkende læring med menneskelig feedback (RLHF)?
Forstærkende læring fra menneskelig feedback, eller RLHF, er en metode, hvor AI lærer af både trial and error og menneskelige input. I standard maskinlæring forbedres AI gennem masser af beregninger. Denne proces er hurtig, men ikke altid perfekt, især i opgaver som sprog.
RLHF træder til, når AI, som en chatbot, trænger til en forfining. I denne metode giver folk feedback til AI og hjælper den med at forstå og reagere bedre. Denne metode er især nyttig i naturlig sprogbehandling (NLP). Det bruges i chatbots, stemme-til-tekst-systemer og opsummeringsværktøjer.
Normalt lærer AI ved et belønningssystem baseret på dets handlinger. Men i komplekse opgaver kan dette være vanskeligt. Det er her, menneskelig feedback er afgørende. Det guider AI og gør det mere logisk og effektivt. Denne tilgang hjælper med at overvinde begrænsningerne ved AI-læring alene.
RLHF's mål
Hovedformålet med RLHF er at træne sprogmodeller til at producere engagerende og præcis tekst. Denne træning omfatter et par trin:
For det første skaber det en belønningsmodel. Denne model forudsiger, hvor godt mennesker vil vurdere AI'ens tekst.
Menneskelig feedback hjælper med at bygge denne model. Denne feedback former en maskinlæringsmodel til at gætte menneskelige vurderinger.
Derefter bliver sprogmodellen finjusteret ved hjælp af belønningsmodellen. Det belønner AI for en tekst, der får høje karakterer.
Denne metode hjælper AI med at vide, hvornår de skal undgå visse spørgsmål. Det lærer at afvise anmodninger, der involverer skadeligt indhold som vold eller diskrimination.
Et velkendt eksempel på en model, der bruger RLHF er OpenAI's ChatGPT. Denne model bruger menneskelig feedback til at forbedre svarene og gøre dem mere relevante og ansvarlige.
Trin til forstærkende læring med menneskelig feedback
Reinforcement Learning with Human Feedback (RLHF) sikrer, at AI-modeller er teknisk dygtige, etisk forsvarlige og kontekstuelt relevante. Kig ind i de fem nøgletrin i RLHF, der udforsker, hvordan de bidrager til at skabe sofistikerede, menneskestyrede AI-systemer.
Starter med en foruddannet model
RLHF-rejsen begynder med en præ-trænet model, et grundlæggende trin i Human-in-the-Loop Machine Learning. Disse modeller, der oprindeligt blev trænet på omfattende datasæt, besidder en bred forståelse af sprog eller andre grundlæggende opgaver, men mangler specialisering.
Udviklere begynder med en præ-trænet model og får en betydelig fordel. Disse modeller er allerede blevet lært af enorme mængder data. Det hjælper dem med at spare tid og ressourcer i den indledende træningsfase. Dette trin sætter scenen for mere fokuseret og specifik træning, der følger.
Overvåget finjustering
Det andet trin involverer Supervised finjustering, hvor den præ-trænede model gennemgår yderligere træning på en specifik opgave eller domæne. Dette trin er karakteriseret ved at bruge mærkede data, som hjælper modellen med at generere mere nøjagtige og kontekstuelt relevante output.
Denne finjusteringsproces er et glimrende eksempel på Human-guided AI Training, hvor menneskelig dømmekraft spiller en vigtig rolle i at styre AI mod ønsket adfærd og reaktioner. Trænere skal omhyggeligt udvælge og præsentere domænespecifikke data for at sikre, at AI tilpasser sig nuancerne og specifikke krav i den aktuelle opgave.
Belønningsmodeltræning
I det tredje trin træner du en separat model til at genkende og belønne ønskværdige output, som AI genererer. Dette trin er centralt for feedback-baseret AI-læring.
Belønningsmodellen evaluerer AI'ens output. Den tildeler score baseret på kriterier som relevans, nøjagtighed og tilpasning til ønskede resultater. Disse scores fungerer som feedback og guider AI til at producere svar af højere kvalitet. Denne proces muliggør en mere nuanceret forståelse af komplekse eller subjektive opgaver, hvor eksplicitte instruktioner kan være utilstrækkelige til effektiv træning.
Reinforcement Learning via Proximal Policy Optimization (PPO)
Dernæst gennemgår AI Reinforcement Learning via Proximal Policy Optimization (PPO), en sofistikeret algoritmisk tilgang til interaktiv maskinlæring.
PPO giver AI'en mulighed for at lære af direkte interaktion med sit miljø. Det forfiner sin beslutningsproces gennem belønninger og sanktioner. Denne metode er særlig effektiv til realtidslæring og tilpasning, da den hjælper AI med at forstå konsekvenserne af dens handlinger i forskellige scenarier.
PPO er medvirkende til at lære AI at navigere i komplekse, dynamiske miljøer, hvor de ønskede resultater kan udvikle sig eller være svære at definere.
Red Teaming
Det sidste trin involverer streng test af AI-systemet i den virkelige verden. Her er en mangfoldig gruppe af evaluatorer kendt som 'rødt hold,' udfordre AI'en med forskellige scenarier. De tester dens evne til at reagere præcist og passende. Denne fase sikrer, at AI kan håndtere applikationer fra den virkelige verden og uforudsete situationer.
Red Teaming tester AI'ens tekniske færdigheder og etiske og kontekstuelle forsvarlighed. De sikrer, at det fungerer inden for acceptable moralske og kulturelle grænser.
Igennem disse trin understreger RLHF vigtigheden af menneskelig involvering i alle stadier af AI-udvikling. Fra at vejlede den indledende træning med omhyggeligt kurerede data til at give nuanceret feedback og strenge tests i den virkelige verden, er menneskelig input en integreret del af skabelsen af AI-systemer, der er intelligente, ansvarlige og tilpasset menneskelige værdier og etik.
Konklusion
Reinforcement Learning with Human Feedback (RLHF) viser en ny æra inden for AI, da den blander menneskelig indsigt med maskinlæring til mere etiske, præcise AI-systemer.
RLHF lover at gøre kunstig intelligens mere empatisk, inkluderende og innovativ. Det kan adressere skævheder og forbedre problemløsningen. Det er sat til at transformere områder som sundhedspleje, uddannelse og kundeservice.
Forfining af denne tilgang kræver dog en løbende indsats for at sikre effektivitet, retfærdighed og etisk overensstemmelse.
