मानवीय प्रतिक्रिया के साथ सुदृढीकरण सीखना: फाइन-ट्यूनिंग एआई

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  क्वांटमरन दूरदर्शिता
• मार्च २०,२०२१

अंतर्दृष्टि सारांश

मानव प्रतिक्रिया से सुदृढीकरण सीखना (आरएलएचएफ) एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) प्रशिक्षण पद्धति है जो मानव इनपुट का उपयोग करके मॉडल को मानवीय इरादों के साथ बेहतर ढंग से संरेखित करने के लिए ठीक करती है। इस दृष्टिकोण में पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल के प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए मानवीय प्रतिक्रिया से एक इनाम मॉडल बनाना शामिल है। जिम्मेदार एआई का वादा करते हुए, आरएलएचएफ को संभावित अशुद्धियों और नैतिक दिशानिर्देशों की आवश्यकता का सामना करना पड़ता है।

मानव प्रतिक्रिया संदर्भ के साथ सुदृढीकरण सीखना

मानव प्रतिक्रिया से सुदृढीकरण सीखना (आरएलएचएफ) एआई मॉडल को प्रशिक्षित करने की एक विधि है जिसका उद्देश्य उन्हें मानवीय इरादों और प्राथमिकताओं के साथ अधिक निकटता से संरेखित करना है। आरएलएचएफ मशीन लर्निंग (एमएल) मॉडल को फाइन-ट्यून करने के लिए मानव इनपुट के साथ सुदृढीकरण सीखने को जोड़ता है। यह दृष्टिकोण पर्यवेक्षित और बिना पर्यवेक्षित शिक्षण से अलग है और महत्वपूर्ण ध्यान आकर्षित कर रहा है, खासकर ओपनएआई द्वारा इंस्ट्रक्टजीपीटी और चैटजीपीटी जैसे मॉडलों को प्रशिक्षित करने के लिए इसका उपयोग करने के बाद।

आरएलएचएफ के पीछे की मूल अवधारणा में तीन प्रमुख चरण शामिल हैं। सबसे पहले, एक पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल को मुख्य मॉडल के रूप में चुना जाता है, जो प्रशिक्षण के लिए आवश्यक विशाल डेटा के कारण भाषा मॉडल के लिए आवश्यक है। दूसरा, एक अलग इनाम मॉडल बनाया जाता है, जिसे मानव इनपुट का उपयोग करके प्रशिक्षित किया जाता है (मनुष्यों को मॉडल-जनित आउटपुट के साथ प्रस्तुत किया जाता है और उन्हें गुणवत्ता के आधार पर रैंक करने के लिए कहा जाता है)। यह रैंकिंग जानकारी एक स्कोरिंग प्रणाली में तब्दील हो जाती है, जिसका उपयोग इनाम मॉडल प्राथमिक मॉडल के प्रदर्शन का मूल्यांकन करने के लिए करता है। तीसरे चरण में, इनाम मॉडल प्राथमिक मॉडल के आउटपुट का आकलन करता है और गुणवत्ता स्कोर प्रदान करता है। फिर मुख्य मॉडल अपने भविष्य के प्रदर्शन को बढ़ाने के लिए इस फीडबैक का उपयोग करता है।

जबकि आरएलएचएफ मानवीय इरादे के साथ एआई संरेखण में सुधार करने का वादा करता है, मॉडल प्रतिक्रियाएं फाइन-ट्यूनिंग के बाद भी गलत या विषाक्त हो सकती हैं। इसके अतिरिक्त, बिना पर्यवेक्षित शिक्षण की तुलना में मानवीय भागीदारी अपेक्षाकृत धीमी और महंगी है। मानव मूल्यांकनकर्ताओं के बीच असहमति और इनाम मॉडल में संभावित पूर्वाग्रह भी महत्वपूर्ण चिंताएं हैं। फिर भी, इन सीमाओं के बावजूद, इस क्षेत्र में आगे के शोध और विकास से एआई मॉडल उपयोगकर्ताओं के लिए अधिक सुरक्षित, अधिक विश्वसनीय और अधिक फायदेमंद हो जाएंगे। 

विघटनकारी प्रभाव

आरएलएफएच का एक महत्वपूर्ण निहितार्थ अधिक जिम्मेदार और नैतिक एआई सिस्टम को बढ़ावा देने की इसकी क्षमता है। चूंकि आरएलएचएफ मॉडलों को मानवीय मूल्यों और इरादों के साथ बेहतर ढंग से संरेखित करने में सक्षम बनाता है, यह एआई-जनित सामग्री से जुड़े जोखिमों को कम कर सकता है जो हानिकारक, पक्षपातपूर्ण या गलत हो सकता है। सरकारों और नियामक निकायों को उनके नैतिक उपयोग को सुनिश्चित करने के लिए एआई सिस्टम में आरएलएचएफ को तैनात करने के लिए दिशानिर्देश और मानक स्थापित करने की आवश्यकता हो सकती है।

व्यवसायों के लिए, आरएलएचएफ ग्राहक अनुभव को बढ़ाने और संचालन को अनुकूलित करने का एक मूल्यवान अवसर प्रस्तुत करता है। कंपनियां एआई-संचालित उत्पादों और सेवाओं को विकसित करने के लिए आरएलएचएफ का उपयोग कर सकती हैं जो ग्राहकों की प्राथमिकताओं को बेहतर ढंग से समझती हैं और उन्हें पूरा करती हैं। उदाहरण के लिए, वैयक्तिकृत उत्पाद अनुशंसाएँ और अनुकूलित विपणन अभियान अधिक सटीक हो सकते हैं, जिससे अंततः ग्राहक संतुष्टि और उच्च रूपांतरण दर में वृद्धि होगी। इसके अलावा, आरएलएचएफ वास्तविक समय डेटा और उपयोगकर्ता प्रतिक्रिया के आधार पर निर्णय लेने को अनुकूलित करके आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन और संसाधन आवंटन जैसी आंतरिक प्रक्रियाओं को भी सुव्यवस्थित कर सकता है।

स्वास्थ्य देखभाल में, एआई-संचालित निदान और उपचार सिफारिशें अधिक विश्वसनीय और रोगी-केंद्रित बन सकती हैं। इसके अतिरिक्त, व्यक्तिगत सीखने के अनुभवों को शिक्षा में और अधिक परिष्कृत किया जा सकता है, जिससे यह सुनिश्चित हो सके कि छात्रों को उनकी शैक्षणिक क्षमता को अधिकतम करने के लिए अनुरूप समर्थन प्राप्त हो। आरएलएचएफ के लाभों का उपयोग करने के लिए कार्यबल को आवश्यक कौशल से लैस करने के लिए सरकारों को एआई शिक्षा और प्रशिक्षण कार्यक्रमों में निवेश करने की आवश्यकता हो सकती है। 

मानवीय प्रतिक्रिया के साथ सुदृढीकरण सीखने के निहितार्थ

आरएलएचएफ के व्यापक निहितार्थों में शामिल हो सकते हैं: 

• एआई-संचालित उत्पादों और सेवाओं के व्यक्तिगत प्राथमिकताओं के अनुरूप होने से ग्राहक निष्ठा और जुड़ाव में वृद्धि हुई है।
• अधिक अनुकूलित शैक्षिक अनुभवों का निर्माण, छात्रों को उनकी पूरी क्षमता तक पहुँचने में मदद करना और शैक्षणिक उपलब्धि अंतराल को कम करना।
• आरएलएचएफ-संचालित स्वचालन के कारण श्रम बाजार परिवर्तन के दौर से गुजर रहा है, जो नियमित कार्यों को सुव्यवस्थित करता है, संभावित रूप से श्रमिकों के लिए अधिक रचनात्मक और जटिल नौकरी भूमिकाओं पर ध्यान केंद्रित करने के अवसर पैदा करता है।
• आरएलएचएफ के माध्यम से बेहतर प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण से पहुंच सुविधाओं में वृद्धि हुई, विकलांग व्यक्तियों को लाभ हुआ और डिजिटल संचार में अधिक समावेशिता को बढ़ावा मिला।
• पर्यावरण निगरानी और संसाधन प्रबंधन में आरएलएचएफ की तैनाती अधिक कुशल संरक्षण प्रयासों को सक्षम बनाती है, अपशिष्ट को कम करती है और स्थिरता लक्ष्यों का समर्थन करती है।
• अनुशंसा प्रणालियों और सामग्री निर्माण में आरएलएचएफ के परिणामस्वरूप एक अधिक वैयक्तिकृत मीडिया परिदृश्य तैयार होता है, जो उपयोगकर्ताओं को उनकी रुचियों और मूल्यों के अनुरूप सामग्री प्रदान करता है।
• आरएलएचएफ के माध्यम से एआई का लोकतंत्रीकरण छोटी कंपनियों और स्टार्टअप को एआई प्रौद्योगिकी के लाभों का उपयोग करने, तकनीकी उद्योग में नवाचार और प्रतिस्पर्धा को बढ़ावा देने के लिए सशक्त बनाता है।

विचार करने के लिए प्रश्न

• आरएलएचएफ हमारे दैनिक जीवन में प्रौद्योगिकी के साथ बातचीत करने के तरीके को कैसे प्रभावित कर सकता है?
• आरएलएचएफ अन्य उद्योगों में कैसे क्रांति ला सकता है?