Адамдын пикири менен окутууну бекемдөө: AI-ны тактоо

• Author:
• Жазуучу аты

  Quantumrun Foresight
• Март 7, 2024

Кыскача түшүнүк

Адамдын пикиринен улам үйрөнүүнү күчөтүү (RLHF) – бул жасалма интеллект (AI) окутуу ыкмасы, ал адамдын ниети менен жакшыраак шайкеш келтирүү үчүн адамдын салымын колдонуу менен моделдерди жакшыртат. Бул ыкма алдын ала даярдалган моделдердин иштешин жакшыртуу үчүн адамдардын пикирлеринен сыйлык моделин түзүүнү камтыйт. Жооптуу AI үчүн келечектүү болсо да, RLHF потенциалдуу так эместиктерге жана этикалык көрсөтмөлөргө муктаждыкка туш болот.

Адамдын пикири контекстинде окутууну бекемдөө

Адамдын пикири боюнча окутууну бекемдөө (RLHF) бул AI моделдерин окутуунун ыкмасы, ал аларды адамдын ниети жана каалоолору менен тыгыз байланыштырууга багытталган. RLHF машина үйрөнүү (ML) моделдерин тактоо үчүн адамдын салымы менен күчөтүлгөн окутууну айкалыштырат. Бул ыкма көзөмөлдөнгөн жана көзөмөлсүз окутуудан айырмаланып, өзгөчө OpenAI аны InstructGPT жана ChatGPT сыяктуу моделдерди үйрөтүү үчүн колдонгондон кийин олуттуу көңүл буруп жатат.

RLHF артындагы негизги түшүнүк үч негизги этапты камтыйт. Биринчиден, негизги модель катары алдын ала даярдалган модель тандалып алынат, ал окутуу үчүн талап кылынган кеңири маалыматтардан улам тил моделдери үчүн өтө зарыл. Экинчиден, өзүнчө сыйлык модели түзүлөт, ал адамдын салымдарын колдонуу менен окутулат (адамдарга моделдин негизинде чыгарылган жыйынтыктар көрсөтүлөт жана аларды сапаты боюнча баалоо суралат). Бул рейтингдик маалымат баллдык системага айландырылат, аны сыйлык модели негизги моделдин натыйжалуулугун баалоо үчүн колдонот. Үчүнчү этапта сыйлык модели негизги моделдин натыйжаларын баалайт жана сапат упайын берет. Негизги модель андан кийин өзүнүн келечектеги ишин жакшыртуу үчүн бул пикирди колдонот.

RLHF адамдын ой-ниети менен AI тегиздөөсүн жакшыртууга убада бергени менен, моделдин жооптору такталгандан кийин деле так эмес же уулуу болушу мүмкүн. Кошумчалай кетсек, көзөмөлсүз окутууга салыштырмалуу адамдын катышуусу салыштырмалуу жай жана кымбат. Адамдык баалоочулардын ортосундагы пикир келишпестиктер жана сыйлык моделдериндеги мүмкүн болгон бир тараптуулуктар да олуттуу тынчсызданууларды жаратат. Ошентсе да, бул чектөөлөргө карабастан, бул жаатта мындан аркы изилдөө жана өнүктүрүү AI моделдерин коопсуз, ишенимдүү жана колдонуучулар үчүн пайдалуураак кылат. 

Бузуучу таасир

RLFHдин маанилүү кесепеттеринин бири, анын жоопкерчиликтүү жана этикалык AI системаларын өнүктүрүү мүмкүнчүлүгү. RLHF моделдерге адамдык баалуулуктарга жана ой-ниеттерге жакшыраак шайкеш келүүгө мүмкүндүк бергендиктен, ал AI тарабынан түзүлгөн зыяндуу, бир жактуу же так эмес мазмунга байланыштуу тобокелдиктерди азайтат. Өкмөттөр жана жөнгө салуучу органдар алардын этикалык колдонулушун камсыз кылуу үчүн AI системаларында RLHFди жайылтуу боюнча көрсөтмөлөрдү жана стандарттарды түзүшү керек болушу мүмкүн.

Бизнес үчүн RLHF кардарлардын тажрыйбасын жакшыртуу жана операцияларды оптималдаштыруу үчүн баалуу мүмкүнчүлүк берет. Компаниялар кардарлардын каалоолорун жакшыраак түшүнгөн жана канааттандырган AI менен негизделген өнүмдөрдү жана кызматтарды иштеп чыгуу үчүн RLHF колдоно алышат. Мисалы, жекелештирилген продукт сунуштары жана ылайыкташтырылган маркетинг кампаниялары так болуп калышы мүмкүн, акыры, кардарлардын канааттануусун жана жогорку конверсия курсун алып келет. Мындан тышкары, RLHF реалдуу убакыттагы маалыматтарга жана колдонуучунун пикирлерине негизделген чечимдерди кабыл алууну оптималдаштыруу аркылуу жеткирүү чынжырын башкаруу жана ресурстарды бөлүштүрүү сыяктуу ички процесстерди иретке келтире алат.

Саламаттыкты сактоо тармагында AI менен иштеген диагностика жана дарылоо боюнча сунуштар ишенимдүү жана бейтапка багытталган болушу мүмкүн. Кошумчалай кетсек, жекелештирилген окуу тажрыйбалары билим берүү тармагында дагы өркүндөтүлүшү мүмкүн, бул студенттердин академиялык потенциалын жогорулатуу үчүн ылайыкташтырылган колдоону камсыз кылуу. Өкмөттөр жумушчу күчүн RLHFтин артыкчылыктарын колдонуу үчүн талап кылынган көндүмдөр менен жабдуу үчүн AI билим берүү жана окутуу программаларына инвестициялоосу керек болушу мүмкүн. 

Адамдын пикири менен окутуунун натыйжалары

RLHF кенен кесепеттерин камтышы мүмкүн: 

• AI башкарган өнүмдөр жана кызматтар жеке каалоолорго көбүрөөк ылайыкташтырылгандыктан, кардарлардын лоялдуулугу жана катышуусу жогорулайт.
• Көбүрөөк ылайыкташтырылган билим берүү тажрыйбаларын түзүү, студенттердин потенциалын толук ачууга жардам берүү жана академиялык жетишкендиктерди кыскартуу.
• Эмгек рыногу өзгөрүп жатат, анткени RLHF менен башкарылган автоматташтыруу күнүмдүк тапшырмаларды иретке келтирип, жумушчуларга чыгармачылык жана татаал жумуш ролдоруна көңүл бурууга мүмкүнчүлүктөрдү жаратат.
• RLHF аркылуу жакшыртылган табигый тилди иштетүү, мүмкүнчүлүктөрүн кеңейтүү, мүмкүнчүлүгү чектелген адамдарга пайда алып келүү жана санариптик байланышта көбүрөөк инклюзивдүүлүктү жайылтуу.
• RLHFти айлана-чөйрөнү мониторингдөө жана ресурстарды башкарууда колдонуу эффективдүү жаратылышты коргоо аракеттерине, калдыктарды азайтууга жана туруктуулук максаттарын колдоого мүмкүндүк берет.
• RLHF сунуштоо тутумдарында жана мазмунду түзүүдө, натыйжада жекелештирилген медиа пейзажы пайда болуп, колдонуучуларга алардын кызыкчылыктарына жана баалуулуктарына шайкеш келген мазмунду сунуштайт.
• RLHF аркылуу AIны демократиялаштыруу кичи компанияларга жана стартаптарга AI технологиясынын артыкчылыктарын колдонууга мүмкүнчүлүк берип, технология тармагында инновацияларды жана атаандаштыкты күчөтөт.

Карала турган суроолор

• RLHF биздин күнүмдүк жашообузда технология менен болгон мамилебизге кандай таасир этиши мүмкүн?
• RLHF кантип башка тармактарды революция кыла алат?