Posilnenie učenia s ľudskou spätnou väzbou: Dolaďovanie AI

• Autor:
• meno autora

  Predvídavosť Quantumrun
• March 7, 2024

Súhrn prehľadu

Posilňovacie učenie z ľudskej spätnej väzby (RLHF) je tréningová metóda umelej inteligencie (AI), ktorá dolaďuje modely pomocou ľudského vstupu, aby ich lepšie zosúladila s ľudskými zámermi. Tento prístup zahŕňa vytvorenie modelu odmeňovania z ľudskej spätnej väzby na zlepšenie výkonu vopred vyškolených modelov. Hoci je RLHF sľubná pre zodpovednú AI, čelí potenciálnym nepresnostiam a potrebe etických usmernení.

Posilnenie učenia s kontextom ľudskej spätnej väzby

Posilňovacie učenie z ľudskej spätnej väzby (RLHF) je metóda na trénovanie modelov AI, ktorej cieľom je lepšie ich zosúladiť s ľudskými zámermi a preferenciami. RLHF kombinuje posilňovacie učenie s ľudským vstupom na doladenie modelov strojového učenia (ML). Tento prístup sa líši od učenia pod dohľadom a bez dozoru a získava značnú pozornosť, najmä potom, čo ho OpenAI použila na trénovanie modelov ako InstructGPT a ChatGPT.

Základný koncept RLHF zahŕňa tri kľúčové fázy. Najprv sa vyberie predtrénovaný model ako hlavný model, ktorý je nevyhnutný pre jazykové modely z dôvodu obrovského množstva údajov potrebných na školenie. Po druhé, vytvorí sa samostatný model odmeňovania, ktorý sa trénuje pomocou ľudských vstupov (ľudiam sú prezentované výstupy generované modelom a sú požiadaní, aby ich zoradili na základe kvality). Tieto hodnotiace informácie sú transformované do bodovacieho systému, ktorý model odmeňovania používa na hodnotenie výkonnosti primárneho modelu. V tretej fáze model odmeňovania hodnotí výstupy primárneho modelu a poskytuje skóre kvality. Hlavný model potom využije túto spätnú väzbu na zlepšenie svojho budúceho výkonu.

Zatiaľ čo RLHF sľubuje zlepšenie zosúladenia AI s ľudským zámerom, odpovede modelu môžu byť aj po jemnom doladení stále nepresné alebo toxické. Okrem toho je zapojenie človeka relatívne pomalé a drahé v porovnaní s učením bez dozoru. Významné obavy vyvolávajú aj nezhody medzi ľudskými hodnotiteľmi a potenciálne zaujatosti v modeloch odmeňovania. Napriek týmto obmedzeniam však ďalší výskum a vývoj v tejto oblasti pravdepodobne urobia modely AI bezpečnejšie, spoľahlivejšie a prospešnejšie pre používateľov. 

Rušivý vplyv

Jedným z významných dôsledkov RLFH je jeho potenciál podporovať zodpovednejšie a etickejšie systémy AI. Keďže RLHF umožňuje modelom lepšie sa zosúladiť s ľudskými hodnotami a zámermi, môže zmierniť riziká spojené s obsahom generovaným AI, ktorý môže byť škodlivý, neobjektívny alebo nepresný. Vlády a regulačné orgány možno budú musieť vytvoriť usmernenia a normy na nasadenie RLHF v systémoch AI, aby sa zabezpečilo ich etické používanie.

Pre podniky predstavuje RLHF cennú príležitosť na zlepšenie skúseností zákazníkov a optimalizáciu prevádzky. Spoločnosti môžu využiť RLHF na vývoj produktov a služieb založených na umelej inteligencii, ktoré lepšie pochopia a vyhovujú preferenciám zákazníkov. Napríklad personalizované odporúčania produktov a prispôsobené marketingové kampane môžu byť presnejšie, čo v konečnom dôsledku vedie k vyššej spokojnosti zákazníkov a vyšším mieram konverzie. Okrem toho môže RLHF tiež zefektívniť interné procesy, ako je riadenie dodávateľského reťazca a prideľovanie zdrojov, optimalizáciou rozhodovania na základe údajov v reálnom čase a spätnej väzby od používateľov.

V zdravotníctve by sa diagnostické a liečebné odporúčania založené na AI mohli stať spoľahlivejšie a zamerané na pacienta. Okrem toho môžu byť personalizované vzdelávacie skúsenosti vo vzdelávaní ďalej zdokonaľované, čím sa zabezpečí, že študenti dostanú prispôsobenú podporu na maximalizáciu svojho akademického potenciálu. Vlády možno budú musieť investovať do vzdelávacích a školiacich programov AI, aby vybavili pracovnú silu zručnosťami potrebnými na využitie výhod RLHF. 

Dôsledky posilňovania učenia s ľudskou spätnou väzbou

Širšie dôsledky RLHF môžu zahŕňať: 

• Zvýšená lojalita a angažovanosť zákazníkov, pretože produkty a služby založené na AI sa viac prispôsobujú individuálnym preferenciám.
• Vytváranie prispôsobenejších vzdelávacích skúseností, ktoré pomáhajú študentom dosiahnuť ich plný potenciál a zmenšujú medzery v akademických úspechoch.
• Trh práce prechádza transformáciou, pretože automatizácia riadená RLHF zefektívňuje rutinné úlohy a potenciálne vytvára príležitosti pre pracovníkov, aby sa zamerali na kreatívnejšie a komplexnejšie pracovné úlohy.
• Vylepšené spracovanie prirodzeného jazyka prostredníctvom RLHF vedie k vylepšeným funkciám dostupnosti, ktoré sú prospešné pre jednotlivcov so zdravotným postihnutím a podporujú väčšiu inkluzívnosť v digitálnej komunikácii.
• Nasadenie RLHF pri monitorovaní životného prostredia a manažmente zdrojov umožňuje efektívnejšie úsilie o zachovanie, zníženie odpadu a podporu cieľov udržateľnosti.
• RLHF v systémoch odporúčaní a vytváraní obsahu vedie k personalizovanejšiemu mediálnemu prostrediu, ktoré používateľom ponúka obsah, ktorý je v súlade s ich záujmami a hodnotami.
• Demokratizácia AI prostredníctvom RLHF umožňuje menším spoločnostiam a startupom využívať výhody technológie AI, podporuje inovácie a hospodársku súťaž v technologickom priemysle.

Otázky na zváženie

• Ako môže RLHF ovplyvniť spôsob, akým komunikujeme s technológiou v našom každodennom živote?
• Ako môže RLHF spôsobiť revolúciu v iných odvetviach?