Quantumrun

КРЭДЫТ ВЫЯВЫ:

Istock

Навучанне з падмацаваннем з зваротнай сувяззю чалавека: тонкая налада AI

Навучанне з падмацаваннем з зваротнай сувяззю чалавека (RLHF) ліквідуе разрыў паміж тэхналогіямі і чалавечымі каштоўнасцямі.

аўтар:
імя аўтара
Quantumrun Foresight
Сакавік 7, 2024

Кароткі агляд

Навучанне з падмацаваннем з дапамогай зваротнай сувязі чалавека (RLHF) - гэта метад навучання штучнаму інтэлекту (AI), які наладжвае мадэлі з дапамогай уводу чалавека, каб лепш адпавядаць іх намерам чалавека. Гэты падыход прадугледжвае стварэнне мадэлі ўзнагароджання з зваротнай сувязі чалавека для павышэння прадукцыйнасці папярэдне падрыхтаваных мадэляў. Нягледзячы на тое, што RLHF абяцае адказны штучны інтэлект, ён сутыкаецца з патэнцыяльнымі недакладнасцямі і неабходнасцю этычных рэкамендацый.

Навучанне з падмацаваннем з кантэкстам зваротнай сувязі ад чалавека

Навучанне з падмацаваннем з дапамогай зваротнай сувязі чалавека (RLHF) - гэта метад навучання мадэляў штучнага інтэлекту, які накіраваны на больш цеснае ўзгадненне іх з намерамі і перавагамі чалавека. RLHF спалучае навучанне з падмацаваннем з удзелам чалавека для дакладнай налады мадэляў машыннага навучання (ML). Гэты падыход адрозніваецца ад навучання пад наглядам і без нагляду і прыцягвае значную ўвагу, асабліва пасля таго, як OpenAI выкарыстаў яго для навучання такіх мадэляў, як InstructGPT і ChatGPT.

Асноўная канцэпцыя RLHF ўключае тры ключавыя этапы. Па-першае, папярэдне падрыхтаваная мадэль выбіраецца ў якасці асноўнай мадэлі, што вельмі важна для моўных мадэляў з-за вялікай колькасці даных, неабходных для навучання. Па-другое, ствараецца асобная мадэль узнагароджання, якая навучаецца з выкарыстаннем уваходных дадзеных чалавека (людзям паказваюць згенераваныя мадэллю вынікі і просяць іх ранжыраваць па якасці). Гэтая інфармацыя аб ранжыраванні ператвараецца ў сістэму падліку балаў, якую мадэль узнагароджання выкарыстоўвае для ацэнкі эфектыўнасці асноўнай мадэлі. На трэцім этапе мадэль узнагароджання ацэньвае вынікі асноўнай мадэлі і дае адзнаку якасці. Затым асноўная мадэль выкарыстоўвае гэтую зваротную сувязь для павышэння сваёй будучай прадукцыйнасці.

У той час як RLHF абяцае палепшыць узгадненне штучнага інтэлекту з намерамі чалавека, адказы мадэлі ўсё яшчэ могуць быць недакладнымі або таксічнымі нават пасля тонкай налады. Акрамя таго, удзел чалавека адносна павольны і дарагі ў параўнанні з навучаннем без нагляду. Рознагалоссі сярод людзей-ацэншчыкаў і магчымыя прадузятасці ў мадэлях узнагароджання таксама выклікаюць сур'ёзныя праблемы. Тым не менш, нягледзячы на гэтыя абмежаванні, далейшыя даследаванні і распрацоўкі ў гэтай галіне, верагодна, зробяць мадэлі штучнага інтэлекту больш бяспечнымі, надзейнымі і больш карыснымі для карыстальнікаў.

Разбуральнае ўздзеянне

Адным з істотных наступстваў RLFH з'яўляецца яго патэнцыял для развіцця больш адказных і этычных сістэм штучнага інтэлекту. Паколькі RLHF дазваляе мадэлям лепш адпавядаць чалавечым каштоўнасцям і намерам, гэта можа знізіць рызыкі, звязаныя са змесцівам, якое ствараецца штучным інтэлектам і можа быць шкодным, прадузятым або недакладным. Урадам і рэгулюючым органам, магчыма, спатрэбіцца ўсталяваць рэкамендацыі і стандарты для разгортвання RLHF у сістэмах штучнага інтэлекту, каб забяспечыць іх этычнае выкарыстанне.

Для прадпрыемстваў RLHF дае каштоўную магчымасць павысіць якасць абслугоўвання кліентаў і аптымізаваць працу. Кампаніі могуць выкарыстоўваць RLHF для распрацоўкі прадуктаў і паслуг на аснове штучнага інтэлекту, якія лепш разумеюць і задавальняюць перавагі кліентаў. Напрыклад, персаналізаваныя рэкамендацыі па прадуктах і індывідуальныя маркетынгавыя кампаніі могуць стаць больш дакладнымі, што ў канчатковым выніку прывядзе да павышэння задаволенасці кліентаў і павышэння каэфіцыента канверсіі. Акрамя таго, RLHF можа таксама аптымізаваць унутраныя працэсы, такія як кіраванне ланцужкамі паставак і размеркаванне рэсурсаў, шляхам аптымізацыі прыняцця рашэнняў на аснове дадзеных у рэжыме рэальнага часу і зваротнай сувязі з карыстальнікамі.

У ахове здароўя рэкамендацыі па дыягностыцы і лячэнні з дапамогай штучнага інтэлекту могуць стаць больш надзейнымі і арыентаванымі на пацыента. Акрамя таго, персанальны вопыт навучання можа быць дадаткова ўдасканалены ў адукацыі, гарантуючы, што студэнты атрымаюць спецыялізаваную падтрымку для максімальнага выкарыстання іх акадэмічнага патэнцыялу. Урадам, магчыма, спатрэбіцца інвеставаць у адукацыйныя і навучальныя праграмы штучнага інтэлекту, каб надаць рабочай сіле навыкі, неабходныя для выкарыстання пераваг RLHF.

Наступствы навучання з падмацаваннем з зваротнай сувяззю чалавека

Больш шырокія наступствы RLHF могуць уключаць:

Павышэнне лаяльнасці і ўзаемадзеяння кліентаў, паколькі прадукты і паслугі, якія кіруюцца штучным інтэлектам, становяцца больш прыстасаванымі да індывідуальных пераваг.
Стварэнне больш індывідуальнага адукацыйнага вопыту, дапамагаючы студэнтам раскрыць свой патэнцыял і скарачаючы прабелы ў акадэмічных дасягненнях.
Рынак працы перажывае трансфармацыю, паколькі аўтаматызацыя, кіраваная RLHF, упарадкоўвае руцінныя задачы, патэнцыйна ствараючы магчымасці для работнікаў засяродзіцца на больш творчых і складаных працоўных ролях.
Палепшаная апрацоўка натуральнай мовы праз RLHF, якая вядзе да палепшаных функцый даступнасці, прыносіць карысць людзям з абмежаванымі магчымасцямі і спрыяе большай інклюзіўнасці ў лічбавай камунікацыі.
Разгортванне RLHF у маніторынгу навакольнага асяроддзя і кіраванні рэсурсамі дазваляе больш эфектыўныя намаганні па захаванні, скарачэнні адходаў і падтрымцы мэт устойлівага развіцця.
RLHF у сістэмах рэкамендацый і стварэнні кантэнту, што прыводзіць да больш персаналізаванага медыяландшафту, прапаноўваючы карыстальнікам кантэнт, які адпавядае іх інтарэсам і каштоўнасцям.
Дэмакратызацыя штучнага інтэлекту праз RLHF, якая дазваляе невялікім кампаніям і стартапам выкарыстоўваць перавагі тэхналогіі штучнага інтэлекту, спрыяючы інавацыям і канкурэнцыі ў індустрыі тэхналогій.