İnsan rəyi ilə öyrənmənin gücləndirilməsi: AI-nin incə tənzimlənməsi

• Author:
• Author adı

  Quantumrun Uzaqgörməsi
• Mart 7, 2024

Anlayış xülasəsi

İnsan rəyindən öyrənmə gücləndirilməsi (RLHF) süni intellekt (AI) təlim metodudur ki, insan girişindən istifadə edərək modelləri insan niyyətləri ilə daha yaxşı uyğunlaşdırmaq üçün dəqiqləşdirir. Bu yanaşma, əvvəlcədən hazırlanmış modellərin performansını yaxşılaşdırmaq üçün insan rəyindən mükafat modelinin yaradılmasını nəzərdə tutur. RLHF məsuliyyətli AI üçün vəd versə də, potensial qeyri-dəqiqliklərlə və etik qaydalara ehtiyacla üzləşir.

İnsan rəyi kontekstində öyrənmənin gücləndirilməsi

İnsan rəyindən gücləndirici öyrənmə (RLHF) süni intellekt modellərini insan niyyətləri və üstünlükləri ilə daha sıx uyğunlaşdırmaq məqsədi daşıyan təlim metodudur. RLHF, maşın öyrənməsi (ML) modellərini dəqiq tənzimləmək üçün gücləndirici öyrənməni insan girişi ilə birləşdirir. Bu yanaşma nəzarət edilən və nəzarətsiz öyrənmədən fərqlidir və xüsusilə OpenAI ondan InstructGPT və ChatGPT kimi modelləri hazırlamaq üçün istifadə etdikdən sonra diqqəti cəlb edir.

RLHF-nin arxasında duran əsas konsepsiya üç əsas mərhələni əhatə edir. Birincisi, təlim üçün tələb olunan geniş məlumatlara görə dil modelləri üçün vacib olan əsas model kimi əvvəlcədən hazırlanmış model seçilir. İkincisi, ayrı bir mükafat modeli yaradılır, o, insan girişlərindən istifadə etməklə öyrədilir (insanlara model tərəfindən yaradılan nəticələr təqdim olunur və onları keyfiyyətə görə sıralamağı xahiş olunur). Bu sıralama məlumatı, mükafat modelinin əsas modelin fəaliyyətini qiymətləndirmək üçün istifadə etdiyi qiymətləndirmə sisteminə çevrilir. Üçüncü mərhələdə mükafat modeli əsas modelin nəticələrini qiymətləndirir və keyfiyyət xalını verir. Əsas model daha sonra gələcək performansını artırmaq üçün bu rəydən istifadə edir.

RLHF süni intellektin insan niyyəti ilə uyğunlaşdırılmasını yaxşılaşdırmaq vəd etsə də, model cavabları incə tənzimləmədən sonra da hələ də qeyri-dəqiq və ya zəhərli ola bilər. Bundan əlavə, nəzarətsiz öyrənmə ilə müqayisədə insanın iştirakı nisbətən yavaş və bahalıdır. İnsan qiymətləndiriciləri arasında fikir ayrılıqları və mükafat modellərində potensial qərəzlər də əhəmiyyətli narahatlıq doğurur. Buna baxmayaraq, bu məhdudiyyətlərə baxmayaraq, bu sahədə gələcək tədqiqat və inkişaf, ehtimal ki, AI modellərini istifadəçilər üçün daha təhlükəsiz, daha etibarlı və daha faydalı edəcək. 

Dağıdıcı təsir

RLFH-nin əhəmiyyətli təsirlərindən biri onun daha məsuliyyətli və etik AI sistemlərini inkişaf etdirmək potensialıdır. RLHF modelləri insan dəyərləri və niyyətləri ilə daha yaxşı uyğunlaşdırmağa imkan verdiyindən, o, AI tərəfindən yaradılan zərərli, qərəzli və ya qeyri-dəqiq ola biləcək məzmunla bağlı riskləri azalda bilər. Hökumətlər və tənzimləyici orqanlar onların etik istifadəsini təmin etmək üçün süni intellekt sistemlərində RLHF-nin yerləşdirilməsi üçün təlimatlar və standartlar yaratmalı ola bilər.

Bizneslər üçün RLHF müştəri təcrübələrini artırmaq və əməliyyatları optimallaşdırmaq üçün dəyərli fürsət təqdim edir. Şirkətlər RLHF-dən müştəri seçimlərini daha yaxşı başa düşən və onlara uyğun gələn süni intellektə əsaslanan məhsul və xidmətləri inkişaf etdirmək üçün istifadə edə bilər. Məsələn, fərdiləşdirilmiş məhsul tövsiyələri və uyğunlaşdırılmış marketinq kampaniyaları daha dəqiq ola bilər, nəticədə müştəri məmnuniyyətinin artmasına və daha yüksək konvertasiya nisbətlərinə səbəb olur. Bundan əlavə, RLHF real vaxt məlumatları və istifadəçi rəyləri əsasında qərar qəbulunu optimallaşdırmaqla təchizat zəncirinin idarə edilməsi və resursların bölüşdürülməsi kimi daxili prosesləri də sadələşdirə bilər.

Səhiyyədə süni intellektlə işləyən diaqnostika və müalicə tövsiyələri daha etibarlı və xəstə mərkəzli ola bilər. Bundan əlavə, fərdiləşdirilmiş öyrənmə təcrübələri təhsildə daha da təkmilləşdirilə bilər ki, bu da tələbələrin akademik potensiallarını maksimum dərəcədə artırmaq üçün xüsusi dəstək almalarını təmin edir. Hökumətlər işçi qüvvəsini RLHF-nin faydalarından istifadə etmək üçün tələb olunan bacarıqlarla təchiz etmək üçün süni intellekt üzrə təhsil və təlim proqramlarına investisiya qoymalı ola bilər. 

İnsan rəyi ilə gücləndirici öyrənmənin nəticələri

RLHF-nin daha geniş təsirləri aşağıdakıları əhatə edə bilər: 

• Süni intellektlə idarə olunan məhsul və xidmətlər fərdi seçimlərə daha çox uyğunlaşdıqca müştəri loyallığı və əlaqəsi artır.
• Daha fərdiləşdirilmiş təhsil təcrübələrinin yaradılması, tələbələrin tam potensialına çatmasına kömək etmək və akademik nailiyyət boşluqlarını daraltmaq.
• RLHF ilə idarə olunan avtomatlaşdırma adi tapşırıqları asanlaşdırdığı üçün əmək bazarı transformasiyaya məruz qalır və işçilər üçün potensial olaraq daha yaradıcı və mürəkkəb iş rollarına diqqət yetirmək üçün imkanlar yaradır.
• RLHF vasitəsilə təkmilləşdirilmiş təbii dilin işlənməsi təkmilləşdirilmiş əlçatanlıq xüsusiyyətlərinə gətirib çıxarır, əlilliyi olan şəxslərə fayda verir və rəqəmsal ünsiyyətdə daha çox inklüzivliyi təşviq edir.
• Ətraf mühitin monitorinqi və resursların idarə edilməsində RLHF-nin tətbiqi daha səmərəli mühafizə səylərinə, tullantıların azaldılmasına və davamlılıq məqsədlərinə dəstək verməyə imkan verir.
• Tövsiyə sistemlərində və məzmun yaradılmasında RLHF daha fərdiləşdirilmiş media mənzərəsi ilə nəticələnir, istifadəçilərə onların maraqlarına və dəyərlərinə uyğun gələn məzmun təklif edir.
• RLHF vasitəsilə AI-nin demokratikləşdirilməsi kiçik şirkətlərə və startaplara AI texnologiyasının üstünlüklərindən istifadə etmək, texnoloji sənayedə innovasiya və rəqabəti təşviq etmək imkanı verir.

Nəzərə alınmalı suallar

• RLHF gündəlik həyatımızda texnologiya ilə qarşılıqlı əlaqəmizə necə təsir edə bilər?
• RLHF digər sənayelərdə necə inqilab edə bilər?