2023 menyaksikan peningkatan besar dalam penggunaan alatan AI seperti ChatGPT. Lonjakan ini mencetuskan perdebatan yang meriah dan orang ramai membincangkan faedah, cabaran dan kesan AI terhadap masyarakat. Oleh itu, menjadi penting untuk memahami caranya Model Bahasa Besar (LLM) kuasakan alat AI canggih ini.
Dalam artikel ini, kita akan bercakap tentang peranan Pembelajaran Pengukuhan daripada Maklum Balas Manusia (RLHF). Kaedah ini menggabungkan pembelajaran pengukuhan dan input manusia. Kami akan meneroka apa itu RLHF, kelebihannya, batasannya dan kepentingannya yang semakin meningkat dalam dunia AI generatif.
Apakah Pembelajaran Pengukuhan daripada Maklum Balas Manusia?
Pembelajaran Peneguhan daripada Maklum Balas Manusia (RLHF) menggabungkan pembelajaran peneguhan klasik (RL) dengan maklum balas manusia. Ia adalah teknik latihan AI yang diperhalusi. Kaedah ini adalah kunci dalam mencipta lanjutan, berpusatkan pengguna AI generatif model, terutamanya untuk tugas pemprosesan bahasa semula jadi.
Memahami Pembelajaran Pengukuhan (RL)
Untuk lebih memahami RLHF, adalah penting untuk mendapatkan asas Pembelajaran Pengukuhan (RL) terlebih dahulu. RL ialah pendekatan pembelajaran mesin di mana ejen AI mengambil tindakan dalam persekitaran untuk mencapai objektif. AI belajar membuat keputusan dengan mendapatkan ganjaran atau penalti untuk tindakannya. Ganjaran dan penalti ini mengarahkannya ke arah tingkah laku yang diutamakan. Ia sama seperti melatih haiwan peliharaan dengan memberi ganjaran kepada tindakan yang baik dan membetulkan atau mengabaikan tindakan yang salah.
Elemen Manusia dalam RLHF
RLHF memperkenalkan komponen kritikal kepada proses ini: pertimbangan manusia. Dalam RL tradisional, ganjaran biasanya dipratentukan dan dihadkan oleh keupayaan pengaturcara untuk menjangka setiap kemungkinan senario yang mungkin dihadapi oleh AI. Maklum balas manusia menambah lapisan kerumitan dan nuansa kepada proses pembelajaran.
Manusia menilai tindakan dan output AI. Mereka memberikan maklum balas yang lebih rumit dan sensitif konteks daripada ganjaran atau penalti binari. Maklum balas ini boleh datang dalam pelbagai bentuk, seperti menilai kesesuaian respons. Ia mencadangkan alternatif yang lebih baik atau menunjukkan sama ada output AI berada di landasan yang betul.
Aplikasi RLHF
Aplikasi dalam Model Bahasa
Model bahasa seperti SembangGPT adalah calon utama untuk RLHF. Walaupun model ini bermula dengan latihan yang banyak tentang set data teks yang luas yang membantu mereka meramal dan menjana teks seperti manusia, pendekatan ini mempunyai had. Bahasa sememangnya bernuansa, bergantung kepada konteks, dan sentiasa berkembang. Ganjaran yang dipratentukan dalam RL tradisional tidak dapat menangkap sepenuhnya aspek ini.
RLHF menangani perkara ini dengan memasukkan maklum balas manusia ke dalam gelung latihan. Orang ramai menyemak output bahasa AI dan memberikan maklum balas, yang kemudiannya digunakan oleh model untuk melaraskan responsnya. Proses ini membantu AI memahami kehalusan seperti nada, konteks, kesesuaian dan juga jenaka, yang sukar untuk dikodkan dalam istilah pengaturcaraan tradisional.
Beberapa aplikasi penting lain RLHF termasuk:
Kenderaan Autonomi
RLHF sangat mempengaruhi latihan kereta pandu sendiri. Maklum balas manusia membantu kenderaan ini memahami senario kompleks yang tidak diwakili dengan baik dalam data latihan. Ini termasuk menavigasi keadaan yang tidak dapat diramalkan dan membuat keputusan sepersekian saat, seperti masa untuk menyerah kepada pejalan kaki.
Cadangan yang diperibadikan
Dalam dunia beli-belah dalam talian dan penstriman kandungan, RLHF menyesuaikan syor. Ia melakukannya dengan belajar daripada interaksi dan maklum balas pengguna. Ini membawa kepada cadangan yang lebih tepat dan diperibadikan untuk pengalaman pengguna yang dipertingkatkan.
Diagnostik Penjagaan Kesihatan
Dalam diagnostik perubatan, RLHF membantu dalam memperhalusi algoritma AI. Ia berbuat demikian dengan memasukkan maklum balas daripada profesional perubatan. Ini membantu mendiagnosis penyakit dengan lebih tepat daripada imejan perubatan, seperti MRI dan X-ray.
Hiburan Interaktif
Dalam permainan video dan media interaktif, RLHF boleh mencipta naratif dinamik. Ia menyesuaikan jalan cerita dan interaksi watak berdasarkan maklum balas dan pilihan pemain. Ini menghasilkan pengalaman permainan yang lebih menarik dan diperibadikan.
Faedah RLHF
- Ketepatan dan Perkaitan yang dipertingkatkan: Model AI boleh belajar daripada maklum balas manusia untuk menghasilkan output yang lebih tepat, relevan dari segi konteks dan mesra pengguna.
- Kesesuaian: RLHF membenarkan model AI menyesuaikan diri dengan maklumat baharu, mengubah konteks dan penggunaan bahasa yang berkembang dengan lebih berkesan daripada RL tradisional.
- Interaksi Seperti Manusia: Untuk aplikasi seperti chatbots, RLHF boleh mencipta pengalaman perbualan yang lebih semula jadi, menarik dan memuaskan.
Cabaran dan Pertimbangan
Di sebalik kelebihannya, RLHF bukan tanpa cabaran. Satu isu penting ialah potensi bias dalam maklum balas manusia. Memandangkan AI belajar daripada respons manusia, sebarang bias dalam maklum balas itu boleh dipindahkan ke model AI. Mengurangkan risiko ini memerlukan pengurusan yang teliti dan kepelbagaian dalam kumpulan maklum balas manusia.
Pertimbangan lain ialah kos dan usaha untuk mendapatkan maklum balas manusia yang berkualiti. Ia boleh intensif sumber kerana ia mungkin memerlukan penglibatan berterusan orang untuk membimbing proses pembelajaran AI.
Bagaimanakah ChatGPT menggunakan RLHF?
ChatGPT menggunakan RLHF untuk meningkatkan kemahiran perbualannya. Berikut ialah pecahan mudah tentang cara ia berfungsi:
- Belajar daripada Data: ChatGPT memulakan latihannya dengan set data yang luas. Tugas awalnya adalah untuk meramalkan perkataan berikut dalam ayat. Keupayaan ramalan ini membentuk asas kemahiran generasi akan datangnya.
- Memahami Bahasa Manusia: Natural Language Processing (NLP) membantu ChatGPT memahami cara manusia bercakap dan menulis. NLP menjadikan tindak balas AI lebih semula jadi.
- Menghadapi Keterbatasan: Walaupun dengan data yang besar, ChatGPT boleh bergelut. Kadangkala, permintaan pengguna tidak jelas atau rumit. ChatGPT mungkin tidak memahaminya sepenuhnya.
- Menggunakan RLHF untuk Penambahbaikan: RLHF mula bermain di sini. Manusia memberi maklum balas tentang respons ChatGPT. Mereka membimbing AI tentang perkara yang kelihatan semula jadi dan apa yang tidak.
- Belajar daripada Manusia: ChatGPT bertambah baik melalui input manusia. Ia menjadi lebih mahir dalam memahami tujuan soalan. Ia belajar untuk membalas dengan cara yang menyerupai perbualan semula jadi manusia.
- Melangkaui Chatbots Mudah: ChatGPT menggunakan RLHF untuk membuat respons, tidak seperti chatbots asas dengan jawapan pratulis. Ia memahami kehendak soalan dan menghasilkan jawapan yang berguna dan seperti manusia.
Oleh itu, RLHF membantu AI melampaui sekadar meramalkan perkataan. Ia belajar membina ayat yang koheren seperti manusia. Latihan ini menjadikan ChatGPT berbeza dan lebih maju daripada chatbot biasa.
Kesimpulan
RLHF mewakili kemajuan ketara dalam latihan AI, terutamanya untuk aplikasi yang memerlukan pemahaman bernuansa dan penjanaan bahasa manusia.
RLHF membantu membangunkan model AI yang lebih tepat, boleh disesuaikan dan seperti manusia dalam interaksi mereka. Ia menggabungkan pembelajaran berstruktur RL tradisional dengan kerumitan penghakiman manusia.
Memandangkan AI terus berkembang, RLHF berkemungkinan akan memainkan peranan penting dalam merapatkan jurang antara pemahaman manusia dan mesin.