Učenje s pojačavanjem uz povratne informacije ljudi: fino podešavanje AI

• Autor:
• Ime autora

  Quantumrun Foresight
• Mart 7, 2024

Sažetak uvida

Učenje s pojačanjem na temelju ljudskih povratnih informacija (RLHF) je metoda obuke umjetne inteligencije (AI) koja fino podešava modele koristeći ljudski unos kako bi ih bolje uskladila s ljudskim namjerama. Ovaj pristup uključuje kreiranje modela nagrađivanja od ljudskih povratnih informacija kako bi se poboljšale performanse prethodno obučenih modela. Iako obećava odgovornu umjetnu inteligenciju, RLHF se suočava s potencijalnim netočnostima i potrebom za etičkim smjernicama.

Učenje s pojačanjem s kontekstom povratne informacije od strane ljudi

Učenje s pojačanjem iz povratnih informacija od ljudi (RLHF) je metoda za obuku AI modela koji ima za cilj da ih bliže uskladi s ljudskim namjerama i preferencijama. RLHF kombinuje učenje sa pojačanjem sa ljudskim unosom za fino podešavanje modela mašinskog učenja (ML). Ovaj pristup se razlikuje od nadgledanog i nenadgledanog učenja i dobija značajnu pažnju, posebno nakon što ga je OpenAI koristio za obuku modela kao što su InstructGPT i ChatGPT.

Osnovni koncept iza RLHF uključuje tri ključne faze. Prvo, kao glavni model je odabran prethodno obučeni model, koji je neophodan za jezičke modele zbog ogromnih podataka potrebnih za obuku. Drugo, kreira se poseban model nagrađivanja koji se obučava korištenjem ljudskih inputa (ljudima se prezentiraju rezultati generirani modelom i od njih se traži da ih rangiraju na osnovu kvaliteta). Ove informacije o rangiranju se pretvaraju u sistem bodovanja, koji model nagrađivanja koristi za procjenu učinka primarnog modela. U trećoj fazi, model nagrađivanja procjenjuje rezultate primarnog modela i daje ocjenu kvaliteta. Glavni model zatim koristi ovu povratnu informaciju da poboljša svoje buduće performanse.

Dok RLHF obećava u poboljšanju usklađenosti AI s ljudskom namjerom, odgovori modela i dalje mogu biti netočni ili toksični čak i nakon finog podešavanja. Osim toga, ljudsko učešće je relativno sporo i skupo u poređenju sa učenjem bez nadzora. Neslaganja među ljudskim evaluatorima i potencijalne pristrasnosti u modelima nagrađivanja također predstavljaju značajnu zabrinutost. Ipak, uprkos ovim ograničenjima, dalje istraživanje i razvoj u ovoj oblasti će vjerovatno učiniti AI modele sigurnijim, pouzdanijim i korisnijim za korisnike. 

Ometajući uticaj

Jedna značajna implikacija RLFH-a je njegov potencijal da podstakne odgovornije i etičnije AI sisteme. Kako RLHF omogućava modelima da se bolje usklade s ljudskim vrijednostima i namjerama, on može ublažiti rizike povezane sa sadržajem generiranim umjetnom inteligencijom koji može biti štetan, pristrasan ili netačan. Vlade i regulatorna tela će možda morati da uspostave smernice i standarde za primenu RLHF u sistemima veštačke inteligencije kako bi se obezbedila njihova etička upotreba.

Za preduzeća, RLHF predstavlja vrijednu priliku za poboljšanje korisničkog iskustva i optimizaciju poslovanja. Kompanije mogu koristiti RLHF za razvoj proizvoda i usluga vođenih umjetnom inteligencijom koji bolje razumiju i zadovoljavaju želje kupaca. Na primjer, personalizirane preporuke proizvoda i prilagođene marketinške kampanje mogu postati preciznije, što u konačnici dovodi do povećanja zadovoljstva kupaca i viših stopa konverzije. Štaviše, RLHF takođe može pojednostaviti interne procese, kao što je upravljanje lancem snabdevanja i alokacija resursa, optimizujući donošenje odluka na osnovu podataka u realnom vremenu i povratnih informacija korisnika.

U zdravstvu, preporuke za dijagnostiku i liječenje zasnovane na umjetnoj inteligenciji mogle bi postati pouzdanije i usmjerene na pacijente. Osim toga, personalizirana iskustva učenja mogu se dodatno poboljšati u obrazovanju, osiguravajući da studenti dobiju prilagođenu podršku kako bi maksimizirali svoj akademski potencijal. Vlade će možda morati da investiraju u programe obrazovanja i obuke za veštačku inteligenciju kako bi opremile radnu snagu veštinama potrebnim za iskorištavanje prednosti RLHF-a. 

Implikacije učenja s pojačanjem uz povratne informacije ljudi

Šire implikacije RLHF-a mogu uključivati: 

• Povećana lojalnost i angažman kupaca, jer proizvodi i usluge vođeni umjetnom inteligencijom postaju sve više prilagođeni individualnim preferencijama.
• Stvaranje prilagođenijih obrazovnih iskustava, pomažući učenicima da ostvare svoj puni potencijal i smanjujući jaz u akademskom postignuću.
• Tržište rada prolazi kroz transformaciju jer automatizacija vođena RLHF-om pojednostavljuje rutinske zadatke, potencijalno stvarajući prilike za radnike da se fokusiraju na kreativnije i složenije radne uloge.
• Poboljšana obrada prirodnog jezika kroz RLHF dovodi do poboljšanih karakteristika pristupačnosti, od koristi pojedincima sa invaliditetom i promoviše veću inkluzivnost u digitalnoj komunikaciji.
• Primena RLHF-a u monitoringu životne sredine i upravljanju resursima omogućava efikasnije napore za očuvanje, smanjenje otpada i podržavanje ciljeva održivosti.
• RLHF u sistemima preporuka i kreiranju sadržaja što rezultira personaliziranijim medijskim pejzažom, nudeći korisnicima sadržaj koji je u skladu s njihovim interesima i vrijednostima.
• Demokratizacija AI kroz RLHF osnažuje manje kompanije i startupove da iskoriste prednosti AI tehnologije, podstičući inovacije i konkurenciju u tehnološkoj industriji.

Pitanja koja treba razmotriti

• Kako bi RLHF mogao utjecati na način na koji komuniciramo s tehnologijom u svakodnevnom životu?
• Kako bi RLHF mogao revolucionirati druge industrije?