Styrkingarnám með endurgjöf frá mönnum: Fínstilla gervigreind

• Höfundur:
• Höfundur nafn

  Quantumrun Foresight
• Mars 7, 2024

Innsýn samantekt

Styrkingarnám af endurgjöf manna (RLHF) er gervigreind (AI) þjálfunaraðferð sem fínstillir líkön með því að nota mannlegt inntak til að samræma þau betur við fyrirætlanir manna. Þessi nálgun felur í sér að búa til umbunarlíkan úr endurgjöf frá mönnum til að bæta árangur fyrirframþjálfaðra líkana. Þó að RLHF lofar ábyrgri gervigreind, stendur frammi fyrir hugsanlegri ónákvæmni og þörfinni á siðferðilegum leiðbeiningum.

Styrkingarnám með mannlegu endurgjöf samhengi

Styrktarnám af endurgjöf manna (RLHF) er aðferð til að þjálfa gervigreind líkön sem miðar að því að samræma þau betur við fyrirætlanir og óskir manna. RLHF sameinar styrkingarnám og mannlegt inntak til að fínstilla vélanám (ML) módel. Þessi nálgun er aðgreind frá námi undir eftirliti og án eftirlits og öðlast verulega athygli, sérstaklega eftir að OpenAI notaði hana til að þjálfa líkön eins og InstructGPT og ChatGPT.

Kjarnahugmyndin á bak við RLHF felur í sér þrjá lykiláfanga. Í fyrsta lagi er forþjálfað líkan valið sem aðallíkan, sem er nauðsynlegt fyrir tungumálalíkön vegna mikils gagna sem þarf til þjálfunar. Í öðru lagi er búið til sérstakt umbunarlíkan, sem er þjálfað með því að nota mannlegt inntak (mönnum er kynnt fyrirmyndargerð úttak og beðið um að raða þeim eftir gæðum). Þessum röðunarupplýsingum er breytt í stigakerfi sem verðlaunalíkanið notar til að meta frammistöðu aðallíkansins. Í þriðja áfanga metur verðlaunalíkanið úttak aðallíkansins og gefur gæðastig. Aðallíkanið notar síðan þessa endurgjöf til að auka frammistöðu sína í framtíðinni.

Þó að RLHF gefi loforð um að bæta gervigreindarsamhæfingu við mannleg ásetning, geta svörun líkansins samt verið ónákvæm eða eitruð, jafnvel eftir fínstillingu. Þar að auki er þátttaka manna tiltölulega hæg og dýr miðað við nám án eftirlits. Ágreiningur meðal mannlegra matsmanna og möguleg hlutdrægni í verðlaunalíkönum er einnig verulegt áhyggjuefni. Engu að síður, þrátt fyrir þessar takmarkanir, mun frekari rannsóknir og þróun á þessu sviði líklega gera gervigreind módel öruggari, áreiðanlegri og gagnlegri fyrir notendur. 

Truflandi áhrif

Ein mikilvæg vísbending um RLFH er möguleiki þess að hlúa að ábyrgara og siðferðilegri gervigreindarkerfum. Þar sem RLHF gerir líkönum kleift að samræmast betur mannlegum gildum og ásetningi getur það dregið úr áhættunni sem tengist gervigreindarefni sem getur verið skaðlegt, hlutdrægt eða ónákvæmt. Stjórnvöld og eftirlitsstofnanir gætu þurft að setja leiðbeiningar og staðla fyrir uppsetningu RLHF í gervigreindarkerfum til að tryggja siðferðilega notkun þeirra.

Fyrir fyrirtæki býður RLHF upp á dýrmætt tækifæri til að auka upplifun viðskiptavina og hámarka rekstur. Fyrirtæki geta notað RLHF til að þróa AI-drifnar vörur og þjónustu sem skilja betur og koma til móts við óskir viðskiptavina. Til dæmis geta sérsniðnar vöruráðleggingar og sérsniðnar markaðsherferðir orðið nákvæmari, sem að lokum leitt til aukinnar ánægju viðskiptavina og hærra viðskiptahlutfalls. Þar að auki getur RLHF einnig hagrætt innri ferlum, eins og aðfangakeðjustjórnun og auðlindaúthlutun, með því að hagræða ákvarðanatöku byggða á rauntímagögnum og endurgjöf notenda.

Í heilbrigðisþjónustu gætu ráðleggingar um greiningu og meðferð með gervigreindum orðið áreiðanlegri og sjúklingamiðaðar. Að auki er hægt að betrumbæta persónulega námsupplifun enn frekar í menntun og tryggja að nemendur fái sérsniðinn stuðning til að hámarka fræðilega möguleika sína. Ríkisstjórnir gætu þurft að fjárfesta í gervigreindarfræðslu og þjálfunaráætlunum til að búa vinnuaflið með þá kunnáttu sem þarf til að nýta kosti RLHF. 

Afleiðingar styrkingarnáms með endurgjöf manna

Víðtækari afleiðingar RLHF geta falið í sér: 

• Aukin tryggð og þátttöku viðskiptavina, þar sem AI-drifnar vörur og þjónusta verða meira í takt við óskir einstaklinga.
• Að búa til sérsniðnari fræðsluupplifun, hjálpa nemendum að ná fullum möguleikum og minnka námsárangur.
• Vinnumarkaðurinn tekur breytingum þar sem RLHF-drifin sjálfvirkni hagræðir venjubundnum verkefnum og skapar hugsanlega möguleika fyrir starfsmenn til að einbeita sér að skapandi og flóknari starfshlutverkum.
• Bætt náttúruleg málvinnsla í gegnum RLHF sem leiðir til aukinna aðgengiseiginleika, gagnast einstaklingum með fötlun og stuðlar að aukinni innifalið í stafrænum samskiptum.
• Innleiðing RLHF í umhverfisvöktun og auðlindastjórnun sem gerir skilvirkari verndunarviðleitni, dregur úr sóun og styður sjálfbærnimarkmið.
• RLHF í meðmælakerfum og efnissköpun sem leiðir til persónulegra fjölmiðlalandslags, sem býður notendum upp á efni sem er í takt við hagsmuni þeirra og gildi.
• Lýðræðisvæðing gervigreindar í gegnum RLHF sem gerir smærri fyrirtækjum og sprotafyrirtækjum kleift að nýta kosti gervigreindartækninnar, efla nýsköpun og samkeppni í tækniiðnaðinum.

Spurningar sem þarf að íhuga

• Hvernig gæti RLHF haft áhrif á samskipti okkar við tækni í daglegu lífi okkar?
• Hvernig gæti RLHF gjörbylt öðrum atvinnugreinum?