Học tăng cường (RL) là một loại học máy. Theo cách tiếp cận này, các thuật toán học cách đưa ra quyết định thông qua thử và sai, giống như con người.
Khi chúng tôi thêm phản hồi của con người vào hỗn hợp, quá trình này sẽ thay đổi đáng kể. Sau đó, máy móc sẽ học hỏi từ cả hành động của chúng lẫn sự hướng dẫn do con người cung cấp. Sự kết hợp này tạo ra một môi trường học tập năng động hơn.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ nói về các bước của phương pháp đổi mới này. Chúng ta sẽ bắt đầu với những kiến thức cơ bản về học tăng cường dựa trên phản hồi của con người. Sau đó, chúng ta sẽ xem xét các bước chính trong việc triển khai RL dựa trên phản hồi của con người.
Học tăng cường với phản hồi của con người (RLHF) là gì?
Học tăng cường từ phản hồi của con ngườiRLHF, là một phương pháp trong đó AI học hỏi từ cả quá trình thử và sai cũng như thông tin đầu vào của con người. Trong học máy tiêu chuẩn, AI cải thiện thông qua rất nhiều phép tính. Quá trình này diễn ra nhanh nhưng không phải lúc nào cũng hoàn hảo, đặc biệt là trong các nhiệm vụ như ngôn ngữ.
RLHF sẽ can thiệp khi AI, giống như chatbot, cần tinh chỉnh. Trong phương pháp này, mọi người đưa ra phản hồi cho AI và giúp nó hiểu và phản hồi tốt hơn. Phương pháp này đặc biệt hữu ích trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Nó được sử dụng trong chatbot, hệ thống chuyển giọng nói thành văn bản và các công cụ tóm tắt.
Thông thường, AI học bằng hệ thống khen thưởng dựa trên hành động của nó. Nhưng trong những nhiệm vụ phức tạp, điều này có thể khó khăn. Đó là nơi phản hồi của con người là cần thiết. Nó hướng dẫn AI và làm cho AI trở nên hợp lý và hiệu quả hơn. Cách tiếp cận này giúp khắc phục những hạn chế của việc học AI.
Mục tiêu của RLHF
Mục đích chính của RLHF là đào tạo các mô hình ngôn ngữ để tạo ra văn bản hấp dẫn và chính xác. Quá trình đào tạo này bao gồm một số bước:
Đầu tiên, nó tạo ra một mô hình khen thưởng. Mô hình này dự đoán con người sẽ đánh giá văn bản của AI tốt đến mức nào.
Phản hồi của con người giúp xây dựng mô hình này. Phản hồi này định hình một mô hình máy học để đoán xếp hạng của con người.
Sau đó, mô hình ngôn ngữ sẽ được tinh chỉnh bằng mô hình phần thưởng. Nó thưởng cho AI nếu văn bản được xếp hạng cao.
Phương pháp này giúp AI biết khi nào nên tránh một số câu hỏi nhất định. Nó học cách từ chối các yêu cầu liên quan đến nội dung có hại như bạo lực hoặc phân biệt đối xử.
Một ví dụ nổi tiếng về mô hình sử dụng RLHF là ChatGPT của OpenAI. Mô hình này sử dụng phản hồi của con người để cải thiện phản hồi và làm cho chúng phù hợp và có trách nhiệm hơn.
Các bước học tăng cường với phản hồi của con người
Học tăng cường với phản hồi của con người (RLHF) đảm bảo rằng các mô hình AI thành thạo về mặt kỹ thuật, hợp lý về mặt đạo đức và phù hợp với ngữ cảnh. Xem xét năm bước chính của RLHF để khám phá cách chúng góp phần tạo ra các hệ thống AI phức tạp do con người hướng dẫn.
Bắt đầu với một mô hình được đào tạo trước
Hành trình RLHF bắt đầu bằng một mô hình được đào tạo trước, một bước nền tảng trong Học máy theo vòng lặp. Ban đầu được đào tạo trên các bộ dữ liệu mở rộng, những mô hình này có hiểu biết rộng về ngôn ngữ hoặc các nhiệm vụ cơ bản khác nhưng thiếu chuyên môn.
Các nhà phát triển bắt đầu với một mô hình được đào tạo trước và nhận được lợi thế đáng kể. Những mô hình này đã được học từ lượng dữ liệu khổng lồ. Nó giúp họ tiết kiệm thời gian và nguồn lực trong giai đoạn đào tạo ban đầu. Bước này tạo tiền đề cho quá trình đào tạo tập trung và cụ thể hơn sau đó.
Tinh chỉnh giám sát
Bước thứ hai bao gồm Tinh chỉnh có giám sát, trong đó mô hình được đào tạo trước trải qua quá trình đào tạo bổ sung về một nhiệm vụ hoặc miền cụ thể. Bước này được đặc trưng bằng cách sử dụng dữ liệu được gắn nhãn, giúp mô hình tạo ra kết quả đầu ra chính xác hơn và phù hợp với ngữ cảnh hơn.
Quá trình tinh chỉnh này là một ví dụ điển hình về Đào tạo AI do con người hướng dẫn, trong đó khả năng phán đoán của con người đóng vai trò quan trọng trong việc điều khiển AI hướng tới các hành vi và phản ứng mong muốn. Giảng viên phải lựa chọn và trình bày cẩn thận dữ liệu theo miền cụ thể để đảm bảo rằng AI thích ứng với các sắc thái và yêu cầu cụ thể của nhiệm vụ hiện tại.
Đào tạo mô hình khen thưởng
Ở bước thứ ba, bạn huấn luyện một mô hình riêng biệt để nhận biết và khen thưởng những kết quả đầu ra mong muốn mà AI tạo ra. Bước này là trọng tâm của Học tập AI dựa trên phản hồi.
Mô hình phần thưởng đánh giá kết quả đầu ra của AI. Nó cho điểm dựa trên các tiêu chí như mức độ liên quan, độ chính xác và sự phù hợp với kết quả mong muốn. Những điểm số này đóng vai trò là phản hồi và hướng dẫn AI tạo ra các phản hồi có chất lượng cao hơn. Quá trình này cho phép hiểu biết nhiều sắc thái hơn về các nhiệm vụ phức tạp hoặc chủ quan mà hướng dẫn rõ ràng có thể không đủ để đào tạo hiệu quả.
Học tăng cường thông qua Tối ưu hóa chính sách gần nhất (PPO)
Tiếp theo, AI trải qua quá trình Học tăng cường thông qua Tối ưu hóa chính sách gần nhất (PPO), một phương pháp tiếp cận thuật toán phức tạp trong học máy tương tác.
PPO cho phép AI học hỏi từ sự tương tác trực tiếp với môi trường của nó. Nó cải tiến quá trình ra quyết định của mình thông qua các phần thưởng và hình phạt. Phương pháp này đặc biệt hiệu quả trong việc học tập và thích ứng theo thời gian thực, vì nó giúp AI hiểu được hậu quả của các hành động của nó trong các tình huống khác nhau.
PPO là công cụ dạy AI cách điều hướng các môi trường năng động, phức tạp, nơi các kết quả mong muốn có thể phát triển hoặc khó xác định.
Đội đỏ
Bước cuối cùng bao gồm thử nghiệm nghiêm ngặt hệ thống AI trong thế giới thực. Ở đây, một nhóm người đánh giá đa dạng, được gọi là 'đội đỏ,' thách thức AI với nhiều tình huống khác nhau. Họ kiểm tra khả năng phản ứng chính xác và phù hợp của nó. Giai đoạn này đảm bảo rằng AI có thể xử lý các ứng dụng trong thế giới thực và các tình huống không thể đoán trước.
Red Teaming kiểm tra trình độ kỹ thuật cũng như tính đúng đắn về đạo đức và bối cảnh của AI. Họ đảm bảo rằng nó hoạt động trong ranh giới văn hóa và đạo đức có thể chấp nhận được.
Trong suốt các bước này, RLHF nhấn mạnh tầm quan trọng của sự tham gia của con người ở mọi giai đoạn phát triển AI. Từ hướng dẫn đào tạo ban đầu với dữ liệu được quản lý cẩn thận đến cung cấp phản hồi đa sắc thái và thử nghiệm nghiêm ngặt trong thế giới thực, đầu vào của con người là không thể thiếu để tạo ra các hệ thống AI thông minh, có trách nhiệm và phù hợp với các giá trị và đạo đức của con người.
Kết luận
Học tăng cường với phản hồi của con người (RLHF) cho thấy một kỷ nguyên mới trong AI khi nó kết hợp những hiểu biết sâu sắc của con người với học máy để tạo ra các hệ thống AI chính xác, có đạo đức hơn.
RLHF hứa hẹn sẽ làm cho AI trở nên đồng cảm, toàn diện và đổi mới hơn. Nó có thể giải quyết những thành kiến và tăng cường giải quyết vấn đề. Nó được thiết lập để chuyển đổi các lĩnh vực như chăm sóc sức khỏe, giáo dục và dịch vụ khách hàng.
Tuy nhiên, việc hoàn thiện cách tiếp cận này đòi hỏi những nỗ lực liên tục để đảm bảo tính hiệu quả, công bằng và phù hợp về mặt đạo đức.
