Versterkingsleer (RL) is 'n tipe masjienleer. In hierdie benadering leer algoritmes om besluite te neem deur beproewing en fout, baie soos mense doen.
Wanneer ons menslike terugvoer by die mengsel voeg, verander hierdie proses aansienlik. Masjiene leer dan uit beide hul optrede en die leiding wat deur mense verskaf word. Hierdie kombinasie skep 'n meer dinamiese leeromgewing.
In hierdie artikel sal ons praat oor die stappe van hierdie innoverende benadering. Ons begin met die basiese beginsels van versterkingsleer met menslike terugvoer. Dan sal ons die sleutelstappe in die implementering van RL met menslike terugvoer deurloop.
Wat is versterkingsleer met menslike terugvoer (RLHF)?
Versterking Leer uit menslike terugvoer, of RLHF, is 'n metode waar KI uit beide proef en fout en menslike insette leer. In standaard masjienleer verbeter AI deur baie berekeninge. Hierdie proses is vinnig, maar nie altyd perfek nie, veral in take soos taal.
RLHF tree in wanneer KI, soos 'n kletsbot, verfyn moet word. In hierdie metode gee mense terugvoer aan die KI en help dit om dit beter te verstaan en te reageer. Hierdie metode is veral nuttig in natuurlike taalverwerking (NLP). Dit word gebruik in kletsbotte, stem-na-teks-stelsels en opsommingsinstrumente.
Normaalweg leer KI deur 'n beloningstelsel gebaseer op sy optrede. Maar in komplekse take kan dit moeilik wees. Dis waar menslike terugvoer noodsaaklik is. Dit lei die KI en maak dit meer logies en doeltreffend. Hierdie benadering help om die beperkings van KI-leer op sy eie te oorkom.
Die doel van RLHF
Die hoofdoel van RLHF is om taalmodelle op te lei om boeiende en akkurate teks te produseer. Hierdie opleiding behels 'n paar stappe:
Eerstens skep dit 'n beloningsmodel. Hierdie model voorspel hoe goed mense die KI se teks sal beoordeel.
Menslike terugvoer help om hierdie model te bou. Hierdie terugvoer vorm 'n masjienleermodel om menslike graderings te raai.
Dan word die taalmodel verfyn met behulp van die beloningsmodel. Dit beloon die KI vir 'n teks wat hoë graderings kry.
Hierdie metode help die KI om te weet wanneer om sekere vrae te vermy. Dit leer om versoeke te verwerp wat skadelike inhoud soos geweld of diskriminasie behels.
'n Bekende voorbeeld van 'n model wat RLHF gebruik is OpenAI se ChatGPT. Hierdie model gebruik menslike terugvoer om antwoorde te verbeter en dit meer relevant en verantwoordelik te maak.
Stappe van versterkende leer met menslike terugvoer
Versterkingsleer met menslike terugvoer (RLHF) verseker dat KI-modelle tegnies vaardig, eties gesond en kontekstueel relevant is. Kyk na die vyf sleutelstappe van RLHF wat ondersoek hoe hulle bydra tot die skep van gesofistikeerde, mensgeleide KI-stelsels.
Begin met 'n vooraf-opgeleide model
Die RLHF-reis begin met 'n vooraf-opgeleide model, 'n fundamentele stap in Mens-in-die-lus-masjienleer. Hierdie modelle, wat aanvanklik op uitgebreide datastelle opgelei is, beskik oor 'n breë begrip van taal of ander basiese take, maar het gebrek aan spesialisasie.
Ontwikkelaars begin met 'n vooraf-opgeleide model en kry 'n aansienlike voordeel. Hierdie modelle is reeds uit groot hoeveelhede data geleer. Dit help hulle om tyd en hulpbronne te bespaar in die aanvanklike opleidingsfase. Hierdie stap berei die weg vir meer gefokusde en spesifieke opleiding wat volg.
Onder toesig fyninstelling
Die tweede stap behels fyninstelling onder toesig, waar die vooraf-opgeleide model bykomende opleiding oor 'n spesifieke taak of domein ondergaan. Hierdie stap word gekenmerk deur die gebruik van benoemde data, wat die model help om meer akkurate en kontekstueel relevante uitsette te genereer.
Hierdie fyninstellingsproses is 'n uitstekende voorbeeld van mensgeleide KI-opleiding, waar menslike oordeel 'n belangrike rol speel om die KI na gewenste gedrag en reaksies te stuur. Opleiers moet domeinspesifieke data noukeurig selekteer en aanbied om te verseker dat die KI aanpas by die nuanses en spesifieke vereistes van die taak op hande.
Beloning Model Opleiding
In die derde stap lei jy 'n aparte model op om gewenste uitsette wat KI genereer, te erken en te beloon. Hierdie stap is sentraal tot terugvoergebaseerde KI-leer.
Die beloningsmodel evalueer die KI se uitsette. Dit ken tellings toe gebaseer op kriteria soos relevansie, akkuraatheid en belyning met gewenste uitkomste. Hierdie tellings dien as terugvoer en lei die KI om reaksies van hoër gehalte te lewer. Hierdie proses maak 'n meer genuanseerde begrip van komplekse of subjektiewe take moontlik waar eksplisiete instruksies onvoldoende kan wees vir effektiewe opleiding.
Versterkingsleer via proksimale beleidsoptimering (PPO)
Vervolgens ondergaan die KI Versterkingsleer via Proksimale Beleidsoptimalisering (PPO), 'n gesofistikeerde algoritmiese benadering in interaktiewe masjienleer.
PPO laat die KI toe om te leer uit direkte interaksie met sy omgewing. Dit verfyn sy besluitnemingsproses deur belonings en strawwe. Hierdie metode is veral effektief in intydse leer en aanpassing, aangesien dit die KI help om die gevolge van sy optrede in verskeie scenario's te verstaan.
PPO is instrumenteel om die KI te leer om komplekse, dinamiese omgewings te navigeer waar die gewenste uitkomste kan ontwikkel of moeilik is om te definieer.
Rooi span
Die laaste stap behels streng werklike toetsing van die KI-stelsel. Hier is 'n diverse groep evalueerders, bekend as die 'rooi span,' daag die KI uit met verskeie scenario's. Hulle toets sy vermoë om akkuraat en toepaslik te reageer. Hierdie fase verseker dat die KI werklike toepassings en onvoorspelbare situasies kan hanteer.
Red Teaming toets die KI se tegniese vaardigheid en etiese en kontekstuele betroubaarheid. Hulle verseker dat dit binne aanvaarbare morele en kulturele grense funksioneer.
Regdeur hierdie stappe beklemtoon RLHF die belangrikheid van menslike betrokkenheid by elke stadium van KI-ontwikkeling. Van die leiding van die aanvanklike opleiding met sorgvuldig saamgestelde data tot die verskaffing van genuanseerde terugvoer en streng werklike toetsing, menslike insette is 'n integrale deel van die skep van KI-stelsels wat intelligent, verantwoordelik en ingestel is op menslike waardes en etiek.
Gevolgtrekking
Versterkingsleer met menslike terugvoer (RLHF) toon 'n nuwe era in KI aangesien dit menslike insigte met masjienleer kombineer vir meer etiese, akkurate KI-stelsels.
RLHF beloof om KI meer empaties, inklusief en innoverend te maak. Dit kan vooroordele aanspreek en probleemoplossing verbeter. Dit gaan gebiede soos gesondheidsorg, onderwys en kliëntediens transformeer.
Om hierdie benadering te verfyn vereis egter voortdurende pogings om doeltreffendheid, regverdigheid en etiese belyning te verseker.
