Quantumrun

KREDIYA WÊNE:

iStock

Fêrbûna bihêzkirina bi bertekên mirovî: AI-ya baş-ahengdar

Fêrbûna bihêzkirina bi berteka mirovî (RLHF) valahiya di navbera teknolojî û nirxên mirovî de pir dike.

Nivîskar:
Navê nivîskar
Pêşbîniya Quantumrun
March 7, 2024

Kurteya Insight

Fêrbûna bihêzkirina ji bertekên mirovî (RLHF) rêbazek perwerdehiya îstîxbarata sûnî (AI) ye ku modelan bi karanîna têketina mirovî xweş dike da ku wan çêtir bi niyeta mirovan re li hev bike. Ev nêzîkatî diafirîne modelek xelatê ji bertekên mirovî da ku performansa modelên pêş-perwerdekirî baştir bike. Dema ku ji bo AI-ya berpirsiyar soz dide, RLHF bi xeletiyên potansiyel û hewcedariya rêwerzên exlaqî re rû bi rû dimîne.

Fêrbûna bihêzkirina bi çarçoweya berteka mirovî

Fêrbûna bihêzkirina ji bertekên mirovî (RLHF) rêbazek e ji bo perwerdekirina modelên AI-ê ku armanc dike ku wan bi mebest û vebijarkên mirovî re nêzîktir bike. RLHF fêrbûna hêzdarkirinê bi têketina mirovî re dike da ku modelên fêrbûna makîneyê (ML) baş-aheng bike. Ev nêzîkatî ji fêrbûna çavdêrîkirî û neserperiştkirî cûda ye û bala girîng dikişîne, nemaze piştî ku OpenAI ew ji bo perwerdekirina modelên mîna InstructGPT û ChatGPT bikar anî.

Têgeha bingehîn a li pişt RLHF sê qonaxên sereke vedigire. Pêşîn, modelek pêş-perwerdekirî wekî modela bingehîn tê hilbijartin, ku ji ber daneyên berfireh ên ku ji bo perwerdehiyê hewce ne, ji bo modelên zimên girîng e. Ya duyemîn, modelek xelata cihêreng tê afirandin, ku bi karanîna danûstendinên mirovî têne perwerde kirin (mirov bi hilberên model-hilberandî têne pêşkêş kirin û tê xwestin ku wan li gorî kalîteyê rêz bikin). Ev agahdariya rêzkirinê veguherî pergalek pîvandinê, ku modela xelatê ji bo nirxandina performansa modela bingehîn bikar tîne. Di qonaxa sêyemîn de, modela xelatê encamên modela bingehîn dinirxîne û xalek kalîteyê peyda dike. Dûv re modela sereke vê bersivê bikar tîne da ku performansa xwe ya pêşerojê zêde bike.

Digel ku RLHF di baştirkirina hevrêziya AI-ê de bi niyeta mirovî re soza xwe digire, bersivên modelê hîn jî piştî rêzikkirinê jî dikarin nerast an jehrîn bin. Wekî din, tevlêbûna mirovan li gorî fêrbûna bêserûber bi hêdî hêdî û biha ye. Nakokiyên di nav nirxdêrên mirovî de û pêşbîniyên potansiyel ên di modelên xelatê de jî fikarên girîng in. Lêbelê, tevî van sînoran, lêkolîn û pêşkeftina bêtir di vî warî de dê modelên AI-ê ji bo bikarhêneran ewletir, pêbawer û bikêrtir bike.

Bandora têkçûyî

Yek wateya girîng a RLFH potansiyela wê ye ku pergalên AI-ê berpirsiyartir û exlaqî xurt bike. Ji ber ku RLHF dihêle ku modelan bi nirx û niyeta mirovî re çêtir li hev bikin, ew dikare xetereyên ku bi naveroka AI-yê hatî hilberandin ve girêdayî ye ku dibe ku zirardar, alîgir, an nerast be kêm bike. Dibe ku hukûmet û saziyên birêkûpêk ji bo bicîhkirina RLHF di pergalên AI-ê de rêwerz û standardan saz bikin da ku karanîna wan a exlaqî misoger bikin.

Ji bo karsaziyan, RLHF derfetek hêja pêşkêşî dike ku ezmûnên xerîdar zêde bike û operasyonan xweşbîn bike. Pargîdan dikarin RLHF-ê bikar bînin da ku hilber û karûbarên AI-ê pêşve bibin ku çêtir bijarteyên xerîdar fam dikin û peyda dikin. Mînakî, pêşniyarên hilberên kesane û kampanyayên kirrûbirra xwerû dikarin rasttir bibin, di dawiyê de dibe sedema zêdebûna razîbûna xerîdar û rêjeyên veguheztinê yên bilind. Wekî din, RLHF di heman demê de dikare pêvajoyên hundurîn, wekî rêveberiya zincîra dabînkirinê û veqetandina çavkaniyê, bi xweşbînkirina biryargirtinê li ser bingeha daneya rast-dem û bertekên bikarhêner rast bike.

Di lênihêrîna tenduristiyê de, pêşniyarên tespîtkirin û dermankirinê yên bi AI-ê-hêzdar dibe ku pêbawer û nexweş-navendî bibin. Digel vê yekê, ezmûnên fêrbûna kesane dikare di perwerdehiyê de bêtir were paqij kirin, û pê ewle bibe ku xwendekar piştgirîya guncan werdigirin da ku potansiyela xweya akademîk zêde bikin. Dibe ku hukûmet hewce bike ku di bernameyên perwerdehî û perwerdehiyê yên AI-yê de veberhênan bikin da ku hêza kar bi jêhatîbûnên ku hewce ne ji bo îstifadekirina feydeyên RLHF-ê peyda bikin.

Encamên fêrbûna xurtkirinê bi bertekên mirovî

Encamên berfireh ên RLHF dikarin bibin:

Dilsozî û tevlêbûna xerîdar zêde dibe, ji ber ku hilber û karûbarên AI-ê bi vebijarkên kesane re zêdetir dibin.
Afirandina ezmûnên perwerdehiyê yên xwerû, ji xwendekaran re dibe alîkar ku bigihîjin potansiyela xwe ya tevahî û kêmasiyên serkeftina akademîk teng bikin.
Sûka kedê ku di bin veguheztinê de ye ji ber ku otomasyona ku RLHF-a ajoker e, karên rûtîn sererast dike, potansiyel ji karkeran re derfetan diafirîne ku bala xwe bidin ser rolên karên afirîner û tevlihev.
Bi navgîniya RLHF ve pêvajoyek zimanê xwezayî çêtir kir ku rê li ber taybetmendiyên gihîştinê yên pêşkeftî digire, ji kesên kêmendam sûd werdigire û di ragihandina dîjîtal de tevlêbûnek mezintir pêşve dike.
Bicihkirina RLHF di çavdêrîkirina jîngehê û rêveberiya çavkaniyê de hewildanên parastinê yên bikêrtir, kêmkirina çopê û piştgirîkirina armancên domdariyê dike.
RLHF di pergalên pêşniyar û çêkirina naverokê de di encamê de dîmenek medyayê ya kesanetir peyda dike, naveroka ku bi berjewendî û nirxên wan re li hev dike pêşkêşî bikarhêneran dike.
Demokratîzekirina AI-ê bi riya RLHF hêz dide pargîdaniyên piçûktir û destpêkek ku feydeyên teknolojiya AI-ê bikar bînin, di pîşesaziya teknolojiyê de nûbûn û pêşbaziyê pêşve bibin.