ማጠናከሪያ ትምህርት በሰዎች አስተያየት፡ ጥሩ ማስተካከያ AI

• ደራሲ:
• የደራሲ ስም

  ኳንተምሩን አርቆ እይታ
• መጋቢት 7, 2024

የማስተዋል ማጠቃለያ

ከሰዎች ግብረመልስ (RLHF) ማጠናከሪያ ትምህርት የሰው ሰራሽ ዕውቀት (AI) የሥልጠና ዘዴ ሲሆን ሞዴሎችን በሰዎች ግብአት በመጠቀም ከሰዎች ፍላጎት ጋር በተሻለ ሁኔታ እንዲጣጣሙ ያደርጋል። ይህ አካሄድ አስቀድሞ የሰለጠኑ ሞዴሎችን አፈጻጸም ለማሻሻል ከሰዎች አስተያየት የሽልማት ሞዴል መፍጠርን ያካትታል። ኃላፊነት ላለው AI ተስፋ እየሰጠ ሳለ፣ RLHF ሊከሰቱ የሚችሉ ስህተቶች እና የስነምግባር መመሪያዎች አስፈላጊነት ያጋጥመዋል።

ማጠናከሪያ ትምህርት በሰዎች አስተያየት አውድ

ማጠናከሪያ ትምህርት ከሰው አስተያየት (RLHF) የ AI ሞዴሎችን የማሰልጠን ዘዴ ሲሆን ይህም ከሰዎች ፍላጎት እና ምርጫዎች ጋር በቅርበት ለማጣጣም ነው። RLHF የማጠናከሪያ ትምህርትን ከሰው ግብአት ጋር በማጣመር የማሽን መማሪያ (ML) ሞዴሎችን አስተካክሏል። ይህ አካሄድ ከክትትል እና ክትትል ካልተደረገበት ትምህርት የተለየ እና ከፍተኛ ትኩረት እያገኙ ነው፣በተለይ OpenAI እንደ InstructGPT እና ChatGPT ያሉ ሞዴሎችን ለማሰልጠን ከተጠቀመበት በኋላ።

ከ RLHF በስተጀርባ ያለው ዋና ፅንሰ-ሀሳብ ሶስት ቁልፍ ደረጃዎችን ያካትታል። በመጀመሪያ ደረጃ, አስቀድሞ የሰለጠነ ሞዴል እንደ ዋናው ሞዴል ይመረጣል, ይህም ለስልጠና በሚያስፈልገው ሰፊ መረጃ ምክንያት ለቋንቋ ሞዴሎች አስፈላጊ ነው. ሁለተኛ፣ የተለየ የሽልማት ሞዴል ተፈጥሯል፣ እሱም የሰውን ግብአት በመጠቀም የሰለጠነ (የሰው ልጆች በሞዴል የተገኘ ውጤት ቀርቦ በጥራት ደረጃ እንዲሰጣቸው ይጠየቃሉ)። ይህ የደረጃ መረጃ ወደ የውጤት አሰጣጥ ስርዓት ተለውጧል፣ ይህም የሽልማት ሞዴል የአንደኛ ደረጃ ሞዴል አፈጻጸምን ለመገምገም ይጠቀምበታል። በሶስተኛው ደረጃ የሽልማት ሞዴል የዋና ሞዴል ውጤቶችን ይገመግማል እና የጥራት ነጥብ ያቀርባል. ዋናው ሞዴል የወደፊት አፈፃፀሙን ለማሻሻል ይህንን ግብረመልስ ይጠቀማል.

አርኤልኤችኤፍ የአይአይ አሰላለፍን ከሰው ሐሳብ ጋር ለማሻሻል ቃል ሲገባ፣የሞዴል ምላሾች አሁንም ከጥሩ ማስተካከያ በኋላም ትክክል ላይሆኑ ወይም መርዛማ ሊሆኑ ይችላሉ። በተጨማሪም፣ የሰው ልጅ ተሳትፎ ክትትል ካልተደረገበት ትምህርት ጋር ሲወዳደር በአንጻራዊ ሁኔታ ቀርፋፋ እና ውድ ነው። በሰዎች ገምጋሚዎች መካከል ያሉ አለመግባባቶች እና ለሽልማት ሞዴሎች ሊሆኑ የሚችሉ አድሎአዊ ጉዳዮችም አሳሳቢ ጉዳዮች ናቸው። ቢሆንም፣ እነዚህ ገደቦች ቢኖሩም፣ በዚህ መስክ ተጨማሪ ምርምር እና ልማት የኤአይኢ ሞዴሎችን የበለጠ ደህንነታቸው የተጠበቀ፣ የበለጠ አስተማማኝ እና ለተጠቃሚዎች የበለጠ ጠቃሚ ያደርጋቸዋል። 

የሚረብሽ ተጽእኖ

የ RLFH አንድ ጉልህ አንድምታ የበለጠ ኃላፊነት የሚሰማቸው እና ሥነ ምግባራዊ AI ስርዓቶችን የማሳደግ አቅሙ ነው። አርኤልኤችኤፍ ሞዴሎችን ከሰዎች እሴቶች እና ዓላማዎች ጋር በተሻለ ሁኔታ እንዲጣጣሙ ስለሚያስችል፣ ከ AI ከሚመነጨው ይዘት ጋር ተያይዘው ሊጎዱ፣ ያዳላ ወይም ትክክል ላይሆኑ የሚችሉ ስጋቶችን ሊቀንስ ይችላል። መንግስታት እና የቁጥጥር አካላት አርኤልኤችኤፍን በ AI ስርዓቶች ውስጥ ለማሰማራት መመሪያዎችን እና ደረጃዎችን በማውጣት የስነምግባር አጠቃቀማቸውን ለማረጋገጥ ሊያስፈልጋቸው ይችላል።

ለንግድ ድርጅቶች፣ RLHF የደንበኞችን ተሞክሮ ለማሻሻል እና ስራዎችን ለማመቻቸት ጠቃሚ እድል ይሰጣል። ኩባንያዎች በ AI የሚነዱ ምርቶችን እና አገልግሎቶችን በተሻለ ሁኔታ የሚረዱ እና የደንበኛ ምርጫዎችን ለማሟላት RLHF ን መጠቀም ይችላሉ። ለምሳሌ፣ ለግል የተበጁ የምርት ምክሮች እና የተበጁ የግብይት ዘመቻዎች የበለጠ ትክክለኛ ሊሆኑ ይችላሉ፣ በመጨረሻም የደንበኛ እርካታን እና ከፍተኛ የልወጣ ተመኖችን ያመራል። በተጨማሪም፣ RLHF እንደ የአቅርቦት ሰንሰለት አስተዳደር እና የሃብት ድልድል ያሉ ውስጣዊ ሂደቶችን በእውነተኛ ጊዜ መረጃ እና የተጠቃሚ ግብረመልስ ላይ በመመስረት ውሳኔዎችን በማመቻቸት ማቀላጠፍ ይችላል።

በጤና አጠባበቅ፣ በ AI የተጎለበተ የምርመራ እና የሕክምና ምክሮች የበለጠ አስተማማኝ እና ታጋሽ-ተኮር ሊሆኑ ይችላሉ። በተጨማሪም፣ ግላዊነትን የተላበሱ የመማር ተሞክሮዎች በትምህርት ውስጥ የበለጠ ሊሻሻሉ ይችላሉ፣ ይህም ተማሪዎች የአካዳሚክ አቅማቸውን ከፍ ለማድረግ ብጁ ድጋፍ ማግኘታቸውን ያረጋግጣል። መንግስታት የ RLHF ጥቅማጥቅሞችን ለመጠቀም የሰው ኃይልን በሚፈለገው ክህሎት ለማስታጠቅ በ AI ትምህርት እና ስልጠና ፕሮግራሞች ላይ ኢንቨስት ማድረግ ያስፈልጋቸው ይሆናል። 

በሰዎች አስተያየት የማጠናከሪያ ትምህርት አንድምታ

የ RLHF ሰፋ ያለ እንድምታዎች የሚከተሉትን ሊያካትቱ ይችላሉ፡ 

• በ AI የሚነዱ ምርቶች እና አገልግሎቶች ከግል ምርጫዎች ጋር ይበልጥ የተስማሙ በመሆናቸው የደንበኛ ታማኝነት እና ተሳትፎ ይጨምራል።
• የበለጠ ብጁ ትምህርታዊ ልምዶችን መፍጠር ፣ተማሪዎችን ወደ ሙሉ አቅማቸው እንዲደርሱ እና የአካዳሚክ ስኬት ክፍተቶችን ማጥበብ።
• በ RLHF የሚመራ አውቶሜሽን መደበኛ ስራዎችን ሲያቀላጥፍ ለውጥ በማካሄድ ላይ ያለ የስራ ገበያ፣ ይህም ሰራተኞች የበለጠ ፈጠራ እና ውስብስብ የስራ ሚናዎች ላይ እንዲያተኩሩ እድል ይፈጥራል።
• በ RLHF በኩል የተሻሻለ የተፈጥሮ ቋንቋ ሂደት ወደ የተሻሻሉ የተደራሽነት ባህሪያት፣ አካል ጉዳተኞችን ተጠቃሚ የሚያደርግ እና በዲጂታል ግንኙነት ውስጥ የላቀ ተሳትፎን ያበረታታል።
• በአካባቢ ጥበቃ ቁጥጥር እና ሀብት አስተዳደር ውስጥ የ RLHF መዘርጋቱ የበለጠ ቀልጣፋ የጥበቃ ጥረቶችን ለማስቻል፣ ብክነትን በመቀነስ እና ዘላቂነት ያላቸውን ግቦች ለመደገፍ።
• RLHF በምክር ስርአቶች እና የይዘት ፈጠራ የበለጠ ግላዊ የሆነ የሚዲያ መልክዓ ምድርን በማስገኘት ለተጠቃሚዎች ከፍላጎታቸው እና እሴቶቻቸው ጋር የሚጣጣም ይዘት ያቀርባል።
• በ RLHF በኩል የ AI ዲሞክራሲያዊ አሰራር ትናንሽ ኩባንያዎችን እና ጀማሪዎችን የ AI ቴክኖሎጂን ጥቅሞች እንዲጠቀሙ ፣ በቴክ ኢንዱስትሪ ውስጥ ፈጠራን እና ውድድርን ማጎልበት።

ሊታሰብባቸው የሚገቡ ጥያቄዎች

• RLHF ከቴክኖሎጂ ጋር በእለት ተእለት ህይወታችን ውስጥ በምንገናኝበት መንገድ ላይ ተጽእኖ ሊያሳድር የሚችለው እንዴት ነው?
• RLHF እንዴት ሌሎች ኢንዱስትሪዎችን አብዮት ሊያደርግ ይችላል?