د انسان فیډبیک سره تقویه کول زده کړه: د AI ښه تنظیم کول

• لیکونکی:
• د لیکوال نوم

  Quantumrun وړاندوینه
• د مارچ په 7، 2024

د بصیرت لنډیز

د انساني فیډبیک (RLHF) څخه د پیاوړتیا زده کړه د مصنوعي هوښیارتیا (AI) روزنې میتود دی چې د انساني انډول په کارولو سره موډلونه ښه تنظیموي ترڅو دوی د انساني ارادې سره ښه تنظیم کړي. په دې طریقه کې د مخکې روزل شوي ماډلونو فعالیت ته وده ورکولو لپاره د انساني فیډبیک څخه د انعام ماډل رامینځته کول شامل دي. پداسې حال کې چې د مسؤل AI لپاره ژمنه کوي، RLHF د احتمالي غلطۍ او اخلاقي لارښوونو اړتیا سره مخ دي.

د انسان د نظریاتو شرایطو سره د پیاوړتیا زده کړه

د انساني فیډبیک (RLHF) څخه د پیاوړتیا زده کړه د AI ماډلونو روزنې لپاره یوه میتود دی چې هدف یې د انساني ارادې او غوره توبونو سره ډیر نږدې تنظیم کول دي. RLHF د پیاوړتیا زده کړه د انساني انډول سره د ماشین زده کړې (ML) ماډلونو سره یوځای کوي. دا طریقه د څارل شوي او غیر څارل شوي زده کړې څخه توپیر لري او د پام وړ پاملرنه ترلاسه کوي، په ځانګړې توګه کله چې OpenAI دا د InstructGPT او ChatGPT په څیر ماډلونو روزلو لپاره کارولې.

د RLHF تر شا اصلي مفهوم درې مهمې مرحلې لري. لومړی، مخکې له مخکې روزل شوی ماډل د اصلي ماډل په توګه غوره شوی، کوم چې د روزنې لپاره د اړتیا وړ پراخو معلوماتو له امله د ژبې ماډلونو لپاره اړین دی. دوهم، یو جلا انعام ماډل رامینځته شوی، کوم چې د انساني معلوماتو په کارولو سره روزل کیږي (انسانان د ماډل تولید شوي محصول سره وړاندې کیږي او د کیفیت پر بنسټ د درجه بندي کولو غوښتنه کوي). دا درجه بندي معلومات د سکور کولو سیسټم کې بدل شوي، کوم چې د انعام ماډل د لومړني ماډل فعالیت ارزولو لپاره کاروي. په دریم پړاو کې، د انعام ماډل د لومړني ماډل محصول ارزوي او د کیفیت نمرې چمتو کوي. اصلي ماډل بیا دا فیډبیک کاروي ترڅو خپل راتلونکي فعالیت ته وده ورکړي.

پداسې حال کې چې RLHF د انساني ارادې سره د AI سمون ښه کولو کې ژمنې لري، د ماډل ځوابونه حتی د ښه کولو وروسته حتی غلط یا زهرجن کیدی شي. سربیره پردې، د غیر څارل شوي زده کړې په پرتله د انسان ښکیلتیا نسبتا ورو او ګرانه ده. د بشري ارزونکو ترمنځ اختلاف او د انعام ماډلونو کې احتمالي تعصب هم د پام وړ اندیښنې دي. سره له دې، د دې محدودیتونو سره سره، پدې برخه کې نورې څیړنې او پراختیا به احتمال د AI ماډلونه خوندي، ډیر باوري، او د کاروونکو لپاره ډیر ګټور کړي. 

ګډوډي اغیزې

د RLFH یوه د پام وړ اغیزه د دې وړتیا ده چې د ډیر مسؤلیت او اخلاقي AI سیسټمونو وده وکړي. لکه څنګه چې RLHF موډل ته وړتیا ورکوي ترڅو د انساني ارزښتونو او ارادې سره ښه سمون وکړي، دا کولی شي د AI تولید شوي مینځپانګې سره تړلي خطرونه کم کړي چې ممکن زیانمن، تعصب یا ناسم وي. حکومتونه او تنظیم کونکي ادارې ممکن د AI سیسټمونو کې د RLHF د ځای پرځای کولو لپاره لارښوونې او معیارونو رامینځته کولو ته اړتیا ولري ترڅو د دوی اخلاقي کارونې ډاډ ترلاسه کړي.

د سوداګرۍ لپاره، RLHF د پیرودونکو تجربو ته وده ورکولو او عملیات غوره کولو لپاره ارزښتناکه فرصت وړاندې کوي. شرکتونه کولی شي RLHF وکاروي ترڅو د AI لخوا پرمخ وړل شوي محصولات او خدمات رامینځته کړي چې د پیرودونکي غوره توبونه ښه پوهیږي او پوره کوي. د مثال په توګه، د شخصي محصول سپارښتنې او د بازار موندنې مناسبې مبارزې کولی شي ډیر دقیق شي، په نهایت کې د پیرودونکي رضایت او د تبادلې لوړ نرخونو لامل کیږي. سربیره پردې ، RLHF کولی شي داخلي پروسې هم تنظیم کړي ، لکه د اکمالاتو لړۍ مدیریت او د سرچینو تخصیص ، د ریښتیني وخت ډیټا او د کاروونکو فیډبیک پراساس د پریکړې کولو اصلاح کولو سره.

په روغتیایی پاملرنې کې، د AI لخوا پرمخ وړل شوي تشخیص او درملنې سپارښتنې کیدای شي ډیر معتبر او د ناروغ متمرکز شي. برسیره پردې، د زده کړې شخصي تجربې په تعلیم کې نور هم اصالح کیدی شي، دا ډاډ ترلاسه کوي چې زده کونکي د دوی د اکادمیک ظرفیت لوړولو لپاره مناسب ملاتړ ترلاسه کوي. حکومتونه ممکن د AI ښوونې او روزنې برنامو کې پانګوونې ته اړتیا ولري ترڅو کاري ځواک د RLHF ګټو کارولو لپاره اړین مهارتونو سره سمبال کړي. 

د انساني فیډبیک سره د پیاوړتیا زده کړې اغیزې

د RLHF پراخې اغیزې کېدای شي پدې کې شامل وي: 

• د پیرودونکو وفادارۍ او ښکیلتیا زیاته شوې، ځکه چې د AI لخوا پرمخ وړل شوي محصولات او خدمات د انفرادي غوره توبونو سره ډیر سمون لري.
• د ډیرو دودیزو تعلیمي تجربو رامینځته کول، د زده کونکو سره د دوی بشپړ ظرفیت ته رسیدو کې مرسته کوي او د اکادمیک لاسته راوړنو تشې کموي.
• د کار بازار د بدلون په حال کې دی لکه څنګه چې د RLHF لخوا پرمخ وړل شوي اتومات معمول دندې تنظیموي، په بالقوه توګه د کارګرانو لپاره فرصتونه رامینځته کوي چې په ډیر تخلیقي او پیچلي دندو تمرکز وکړي.
• د RLHF له لارې د طبیعي ژبې پروسس ښه شوی چې د لاسرسي ځانګړتیاو ته وده ورکوي، معلولیت لرونکي اشخاصو ته ګټه رسوي او په ډیجیټل مخابراتو کې د پراخه شمولیت هڅونه کوي.
• د چاپېریال څارنې او سرچینو مدیریت کې د RLHF ګمارل د محافظت د لا اغیزمنو هڅو توان ورکوي، د ضایعاتو کمول او د پایښت اهدافو مالتړ کوي.
• RLHF د سپارښتنې سیسټمونو او د مینځپانګې رامینځته کولو په پایله کې د ډیرو شخصي رسنیو منظره رامینځته کوي ، د کاروونکو مینځپانګې وړاندیز کوي چې د دوی ګټو او ارزښتونو سره سمون لري.
• د RLHF له لارې د AI ډیموکراتیک کول د AI ټیکنالوژۍ ګټې کارولو لپاره کوچني شرکتونو او پیلونو ته ځواک ورکوي ، د تخنیکي صنعت کې نوښت او سیالۍ هڅوي.

د غور کولو لپاره پوښتنې

• RLHF څنګه زموږ په ورځني ژوند کې د ټیکنالوژۍ سره د تعامل په لاره اغیزه کولی شي؟
• RLHF څنګه کولی شي په نورو صنعتونو کې انقلاب راولي؟