A tanulás megerősítése emberi visszajelzéssel: AI finomhangolása

• Szerző:
• Szerző neve

  Quantumrun Foresight
• Március 7, 2024

Insight összefoglaló

Az emberi visszacsatolásból történő tanulás megerősítése (RLHF) a mesterséges intelligencia (AI) képzési módszere, amely emberi bemenet segítségével finomítja a modelleket, hogy jobban igazodjanak az emberi szándékokhoz. Ez a megközelítés magában foglalja a jutalmazási modell létrehozását az emberi visszajelzések alapján, hogy javítsa az előre képzett modellek teljesítményét. Noha az RLHF felelősségteljes mesterséges intelligenciát ígér, lehetséges pontatlanságokkal és etikai irányelvek szükségességével kell szembenéznie.

A tanulás megerősítése emberi visszacsatolási kontextussal

Az emberi visszacsatolásból történő tanulás megerősítése (RLHF) egy olyan módszer az AI-modellek betanításához, amelynek célja, hogy azokat jobban igazítsa az emberi szándékokhoz és preferenciákhoz. Az RLHF a megerősítő tanulást emberi bevitellel kombinálja a gépi tanulási (ML) modellek finomhangolásához. Ez a megközelítés különbözik a felügyelt és nem felügyelt tanulástól, és jelentős figyelmet kap, különösen miután az OpenAI olyan modellek betanítására használta, mint az InstructGPT és a ChatGPT.

Az RLHF alapkoncepciója három kulcsfázisból áll. Először egy előre betanított modellt választanak ki főmodellnek, amely a nyelvi modellekhez elengedhetetlen a képzéshez szükséges hatalmas adatmennyiség miatt. Másodszor, külön jutalmazási modellt készítenek, amelyet emberi inputok felhasználásával képeznek ki (az embereknek modell által generált kimeneteket mutatnak be, és megkérik őket, hogy rangsorolják őket minőség alapján). Ez a rangsorolási információ pontozási rendszerré alakul, amelyet a jutalmazási modell az elsődleges modell teljesítményének értékelésére használ. A harmadik fázisban a jutalmazási modell értékeli az elsődleges modell kimeneteit, és minőségi pontszámot ad. A fő modell ezután ezt a visszajelzést használja fel jövőbeli teljesítményének javítására.

Míg az RLHF ígéretet tesz a mesterséges intelligencia emberi szándékkal való összehangolásának javítására, a modellre adott válaszok még a finomhangolás után is pontatlanok vagy mérgezőek lehetnek. Ezenkívül az emberi részvétel viszonylag lassú és költséges a felügyelet nélküli tanuláshoz képest. Az emberi értékelők közötti nézeteltérések és a jutalmazási modellek lehetséges torzításai szintén jelentős aggodalomra adnak okot. Mindazonáltal e korlátok ellenére a további kutatás és fejlesztés ezen a területen valószínűleg biztonságosabbá, megbízhatóbbá és a felhasználók számára előnyösebbé teszi az AI-modelleket. 

Bomlasztó hatás

Az RLFH egyik jelentős következménye a felelősségteljesebb és etikusabb mesterségesintelligencia-rendszerek előmozdításának lehetősége. Mivel az RLHF lehetővé teszi, hogy a modellek jobban igazodjanak az emberi értékekhez és szándékokhoz, csökkentheti a mesterséges intelligencia által generált tartalommal kapcsolatos kockázatokat, amelyek károsak, elfogultak vagy pontatlanok lehetnek. Előfordulhat, hogy a kormányoknak és a szabályozó testületeknek irányelveket és szabványokat kell megállapítaniuk az RLHF mesterséges intelligencia-rendszerekben történő alkalmazására vonatkozóan, hogy biztosítsák azok etikus használatát.

A vállalkozások számára az RLHF értékes lehetőséget kínál az ügyfélélmény javítására és a műveletek optimalizálására. A vállalatok az RLHF-t olyan mesterséges intelligencia által vezérelt termékek és szolgáltatások fejlesztésére használhatják, amelyek jobban megértik és kielégítik az ügyfelek preferenciáit. Például a személyre szabott termékajánlások és a személyre szabott marketingkampányok pontosabbá válhatnak, ami végső soron megnövekedett vásárlói elégedettséghez és magasabb konverziós arányhoz vezet. Ezen túlmenően az RLHF a belső folyamatokat, például az ellátási lánc kezelését és az erőforrás-allokációt is racionalizálhatja a valós idejű adatok és felhasználói visszajelzések alapján történő döntéshozatal optimalizálásával.

Az egészségügyben a mesterséges intelligencia által vezérelt diagnosztikai és kezelési ajánlások megbízhatóbbá és betegközpontúbbá válhatnak. Ezenkívül a személyre szabott tanulási tapasztalatok tovább finomíthatók az oktatásban, biztosítva, hogy a hallgatók személyre szabott támogatást kapjanak tanulmányi potenciáljuk maximalizálása érdekében. Előfordulhat, hogy a kormányoknak be kell fektetniük a mesterséges intelligencia oktatási és képzési programjaiba, hogy a munkaerőt ellássák az RLHF előnyeinek kihasználásához szükséges készségekkel. 

Az emberi visszajelzéssel történő megerősítéses tanulás következményei

Az RLHF tágabb vonatkozásai a következők lehetnek: 

• Megnövekedett vásárlói hűség és elkötelezettség, ahogy az AI-vezérelt termékek és szolgáltatások egyre jobban igazodnak az egyéni preferenciákhoz.
• Személyre szabottabb oktatási élmények létrehozása, amelyek segítik a tanulókat abban, hogy teljes potenciáljukat kiaknázzák, és csökkentsék a tanulmányi eredmények közötti különbségeket.
• A munkaerőpiac átalakulóban van, mivel az RLHF-vezérelt automatizálás leegyszerűsíti a rutinfeladatokat, potenciálisan lehetőséget teremtve a dolgozók számára, hogy kreatívabb és összetettebb munkakörökre összpontosítsanak.
• Továbbfejlesztett természetes nyelvi feldolgozás az RLHF-n keresztül, amely továbbfejlesztett akadálymentesítési funkciókat eredményez, előnyös a fogyatékkal élők számára, és elősegíti a digitális kommunikáció nagyobb befogadását.
• Az RLHF alkalmazása a környezeti megfigyelésben és az erőforrás-gazdálkodásban, amely hatékonyabb természetvédelmi erőfeszítéseket tesz lehetővé, csökkenti a hulladékot és támogatja a fenntarthatósági célokat.
• Az RLHF az ajánlási rendszerekben és a tartalomkészítésben személyre szabottabb médiakörnyezetet eredményez, és olyan tartalmat kínál a felhasználóknak, amely illeszkedik az érdeklődési körükhöz és értékeikhez.
• A mesterséges intelligencia demokratizálódása az RLHF-n keresztül, amely felhatalmazza a kisebb vállalatokat és az induló vállalkozásokat, hogy kihasználják az AI-technológia előnyeit, elősegítve az innovációt és a versenyt a technológiai iparágban.

Megfontolandó kérdések

• Hogyan befolyásolhatja az RLHF a technológiával való interakciót mindennapi életünkben?
• Hogyan tudna az RLHF forradalmasítani más iparágakat?