Pagpalig-on sa pagkat-on nga adunay feedback sa tawo: Pag-ayo sa AI

• Author:
• Ngalan sa tagsulat

  Quantumrun Foresight
• Marso 7, 2024

Katingbanan sa panabut

Ang reinforcement nga pagkat-on gikan sa human feedback (RLHF) kay usa ka artificial intelligence (AI) nga pamaagi sa pagbansay nga nag-fine-tune sa mga modelo gamit ang tawhanon nga input aron mas ipahiangay kini sa tawhanong intensyon. Kini nga pamaagi naglakip sa paghimo og reward model gikan sa human feedback aron mapalambo ang performance sa pre-trained nga mga modelo. Samtang nagsaad alang sa responsable nga AI, ang RLHF nag-atubang sa mga potensyal nga dili tukma ug ang panginahanglan alang sa mga panudlo sa pamatasan.

Pagpalig-on sa pagkat-on nga adunay konteksto sa feedback sa tawo

Ang pagpalig-on sa pagkat-on gikan sa feedback sa tawo (RLHF) usa ka pamaagi alang sa pagbansay sa mga modelo sa AI nga nagtumong sa pagpahiangay niini nga mas duol sa mga katuyoan ug gusto sa tawo. Ang RLHF naghiusa sa pagpalig-on sa pagkat-on uban sa tawhanon nga input aron sa pag-ayo sa machine learning (ML) nga mga modelo. Kini nga pamaagi lahi sa gidumala ug wala gibantayan nga pagkat-on ug nakakuha og hinungdanon nga atensyon, labi na pagkahuman gigamit kini sa OpenAI sa pagbansay sa mga modelo sama sa InstructGPT ug ChatGPT.

Ang kinauyokan nga konsepto luyo sa RLHF naglakip sa tulo ka mahinungdanong hugna. Una, usa ka pre-trained nga modelo ang gipili isip nag-unang modelo, nga gikinahanglan alang sa mga modelo sa pinulongan tungod sa halapad nga datos nga gikinahanglan alang sa pagbansay. Ikaduha, usa ka bulag nga modelo sa ganti ang gihimo, nga gibansay gamit ang mga input sa tawo (ang mga tawo gipresentar sa mga output nga gihimo sa modelo ug gihangyo nga ranggo sila base sa kalidad). Kini nga impormasyon sa ranggo giusab ngadto sa usa ka sistema sa pagmarka, nga gigamit sa modelo sa ganti aron sa pagtimbang-timbang sa pasundayag sa nag-unang modelo. Sa ikatulo nga hugna, ang modelo sa ganti nag-assess sa mga output sa panguna nga modelo ug naghatag usa ka kalidad nga marka. Gigamit dayon sa panguna nga modelo kini nga feedback aron mapalambo ang umaabot nga pasundayag niini.

Samtang ang RLHF adunay saad sa pagpalambo sa AI alignment uban sa tawhanong katuyoan, ang mga tubag sa modelo mahimo gihapon nga dili tukma o makahilo bisan human sa maayo nga pag-tune. Dugang pa, ang pag-apil sa tawo medyo hinay ug mahal kung itandi sa wala gibantayan nga pagkat-on. Ang mga dili pagsinabtanay sa mga evaluator sa tawo ug mga potensyal nga pagpihig sa mga modelo sa ganti usa usab ka hinungdanon nga mga kabalaka. Bisan pa, bisan pa niini nga mga limitasyon, ang dugang nga panukiduki ug pag-uswag sa kini nga natad lagmit maghimo sa mga modelo sa AI nga labi ka luwas, mas kasaligan, ug labi ka mapuslanon alang sa mga tiggamit. 

Makasamok nga epekto

Usa ka mahinungdanong implikasyon sa RLFH mao ang potensyal niini sa pagpalambo sa mas responsable ug etikal nga mga sistema sa AI. Ingon nga ang RLHF makapahimo sa mga modelo nga mas maayo nga mohaum sa tawhanong mga mithi ug katuyoan, kini makapakunhod sa mga risgo nga nalangkit sa AI-generated content nga mahimong makadaot, mapihigon, o dili tukma. Ang mga gobyerno ug mga regulatory body mahimong kinahanglan nga magtukod og mga giya ug mga sumbanan alang sa pagdeploy sa RLHF sa AI system aron masiguro ang ilang etikal nga paggamit.

Para sa mga negosyo, ang RLHF nagpresentar ug usa ka bililhong kahigayonan aron mapalambo ang mga kasinatian sa kustomer ug ma-optimize ang mga operasyon. Mahimong gamiton sa mga kompanya ang RLHF aron mapalambo ang mga produkto ug serbisyo nga gipatuyok sa AI nga mas masabtan ug mahatag ang gusto sa kustomer. Pananglitan, ang personal nga mga rekomendasyon sa produkto ug gipahaum nga mga kampanya sa pagpamaligya mahimong mas tukma, nga sa katapusan mosangpot sa dugang nga katagbawan sa kustomer ug mas taas nga rate sa pagkakabig. Dugang pa, ang RLHF mahimo usab nga mag-streamline sa internal nga mga proseso, sama sa pagdumala sa kadena sa suplay ug alokasyon sa kahinguhaan, pinaagi sa pag-optimize sa paghimog desisyon base sa real-time nga datos ug feedback sa gumagamit.

Sa pag-atiman sa panglawas, ang AI-powered diagnostic ug mga rekomendasyon sa pagtambal mahimong mas kasaligan ug pasyente-sentrik. Dugang pa, ang personal nga mga kasinatian sa pagkat-on mahimo nga labi nga dalisay sa edukasyon, pagsiguro nga ang mga estudyante makadawat og gipahaum nga suporta aron mapadako ang ilang potensyal sa akademiko. Mahimong kinahanglan nga mamuhunan ang mga gobyerno sa mga programa sa edukasyon ug pagbansay sa AI aron masangkapan ang mga trabahante sa mga kahanas nga gikinahanglan aron magamit ang mga benepisyo sa RLHF. 

Mga implikasyon sa pagkat-on sa reinforcement nga adunay feedback sa tawo

Ang mas lapad nga mga implikasyon sa RLHF mahimong maglakip sa: 

• Nadugangan ang pagkamaunongon ug pakiglambigit sa kostumer, tungod kay ang mga produkto ug serbisyo nga gimaneho sa AI nahimo nga labi nga nahiuyon sa mga gusto sa indibidwal.
• Ang paghimo og mas gipahiangay nga mga kasinatian sa edukasyon, nga nagtabang sa mga estudyante nga makab-ot ang ilang hingpit nga potensyal ug gipakunhod ang mga kal-ang sa pagkab-ot sa akademiko.
• Ang labor market nga nag-agi sa usa ka pagbag-o samtang ang RLHF-driven automation nag-streamline sa naandan nga mga buluhaton, nga posibleng makamugna og mga oportunidad alang sa mga mamumuo sa pagtutok sa mas mamugnaon ug komplikado nga mga tahas sa trabaho.
• Gipauswag ang natural nga pagproseso sa sinultihan pinaagi sa RLHF nga nanguna sa gipaayo nga mga bahin sa pagka-access, nakabenepisyo sa mga indibidwal nga adunay mga kakulangan ug nagpasiugda sa labi nga pagkaapil sa digital nga komunikasyon.
• Ang pagbutang sa RLHF sa pagmonitor sa kinaiyahan ug pagdumala sa kahinguhaan nga makapahimo sa mas episyente nga mga paningkamot sa pagkonserba, pagpakunhod sa basura ug pagsuporta sa mga tumong sa pagpadayon.
• Ang RLHF sa mga sistema sa rekomendasyon ug paghimo sa sulud nga nagresulta sa usa ka mas personal nga talan-awon sa media, nga nagtanyag sa mga tiggamit sa sulud nga nahiuyon sa ilang mga interes ug mithi.
• Ang demokratisasyon sa AI pinaagi sa RLHF nga naghatag gahum sa gagmay nga mga kompanya ug mga startup aron magamit ang mga benepisyo sa teknolohiya sa AI, pagpauswag sa kabag-ohan ug kompetisyon sa industriya sa teknolohiya.

Mga pangutana nga hunahunaon

• Unsa kaha ang epekto sa RLHF sa paagi sa atong pagpakig-uban sa teknolohiya sa atong adlaw-adlaw nga kinabuhi?
• Sa unsang paagi mabag-o sa RLHF ang ubang mga industriya?