Năm 2023 chứng kiến sự gia tăng mạnh mẽ trong việc áp dụng các công cụ AI như ChatGPT. Sự gia tăng này đã gây ra một cuộc tranh luận sôi nổi và mọi người đang thảo luận về lợi ích, thách thức và tác động của AI đối với xã hội. Vì vậy, điều quan trọng là phải hiểu làm thế nào Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) cung cấp năng lượng cho các công cụ AI tiên tiến này.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ nói về vai trò của Học tăng cường từ phản hồi của con người (RLHF). Phương pháp này kết hợp học tập tăng cường và đầu vào của con người. Chúng ta sẽ khám phá RLHF là gì, những ưu điểm, hạn chế và tầm quan trọng ngày càng tăng của nó trong thế giới AI tổng hợp.
Học tăng cường từ phản hồi của con người là gì?
Học tăng cường từ phản hồi của con người (RLHF) kết hợp học tăng cường cổ điển (RL) với phản hồi của con người. Đó là một kỹ thuật đào tạo AI tinh tế. Phương pháp này là chìa khóa trong việc tạo ra các sản phẩm tiên tiến, lấy người dùng làm trung tâm trí tuệ nhân tạo mô hình, đặc biệt cho các nhiệm vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
Hiểu Học tăng cường (RL)
Để hiểu rõ hơn về RLHF, điều quan trọng trước tiên là phải nắm được những kiến thức cơ bản về Học tăng cường (RL). RL là một phương pháp học máy trong đó tác nhân AI thực hiện các hành động trong môi trường để đạt được mục tiêu. AI học cách ra quyết định bằng cách nhận phần thưởng hoặc hình phạt cho hành động của mình. Những phần thưởng và hình phạt này hướng nó tới những hành vi ưa thích. Nó tương tự như việc huấn luyện thú cưng bằng cách khen thưởng những hành động tốt và sửa chữa hoặc bỏ qua những hành động sai.
Yếu tố con người trong RLHF
RLHF giới thiệu một thành phần quan trọng cho quá trình này: khả năng phán đoán của con người. Trong RL truyền thống, phần thưởng thường được xác định trước và bị giới hạn bởi khả năng của lập trình viên trong việc dự đoán mọi tình huống có thể xảy ra mà AI có thể gặp phải. Phản hồi của con người làm tăng thêm độ phức tạp và sắc thái cho quá trình học tập.
Con người đánh giá hành động và kết quả đầu ra của AI. Chúng cung cấp phản hồi phức tạp và nhạy cảm với ngữ cảnh hơn so với phần thưởng hoặc hình phạt nhị phân. Phản hồi này có thể có nhiều dạng khác nhau, chẳng hạn như đánh giá mức độ phù hợp của phản hồi. Nó gợi ý các lựa chọn thay thế tốt hơn hoặc cho biết liệu đầu ra của AI có đi đúng hướng hay không.
Ứng dụng của RLHF
Ứng dụng trong mô hình ngôn ngữ
Các mô hình ngôn ngữ như ChatGPT là những ứng cử viên hàng đầu cho RLHF. Mặc dù các mô hình này bắt đầu bằng việc đào tạo đáng kể về các tập dữ liệu văn bản khổng lồ giúp họ dự đoán và tạo ra văn bản giống con người, nhưng cách tiếp cận này vẫn có những hạn chế. Ngôn ngữ vốn có nhiều sắc thái, phụ thuộc vào ngữ cảnh và không ngừng phát triển. Phần thưởng được xác định trước trong RL truyền thống không thể nắm bắt được đầy đủ các khía cạnh này.
RLHF giải quyết vấn đề này bằng cách kết hợp phản hồi của con người vào vòng đào tạo. Mọi người xem xét kết quả đầu ra ngôn ngữ của AI và cung cấp phản hồi, sau đó mô hình sẽ sử dụng phản hồi này để điều chỉnh phản hồi của nó. Quá trình này giúp AI hiểu được những chi tiết tinh tế như giọng điệu, bối cảnh, sự phù hợp và thậm chí cả sự hài hước, những điều khó mã hóa theo thuật ngữ lập trình truyền thống.
Một số ứng dụng quan trọng khác của RLHF bao gồm:
Xe tự hành
RLHF ảnh hưởng đáng kể đến việc đào tạo xe tự lái. Phản hồi của con người giúp những phương tiện này hiểu được các tình huống phức tạp không được thể hiện rõ ràng trong dữ liệu đào tạo. Điều này bao gồm việc điều hướng các điều kiện không thể đoán trước và đưa ra quyết định trong tích tắc, chẳng hạn như khi nào nên nhường đường cho người đi bộ.
Đề xuất được Cá nhân hóa
Trong thế giới mua sắm trực tuyến và truyền phát nội dung, RLHF điều chỉnh các khuyến nghị. Nó làm được điều đó bằng cách học hỏi từ sự tương tác và phản hồi của người dùng. Điều này dẫn đến các đề xuất chính xác và được cá nhân hóa hơn để nâng cao trải nghiệm người dùng.
Chẩn đoán chăm sóc sức khỏe
Trong chẩn đoán y tế, RLHF hỗ trợ tinh chỉnh các thuật toán AI. Nó làm như vậy bằng cách kết hợp phản hồi từ các chuyên gia y tế. Điều này giúp chẩn đoán bệnh chính xác hơn từ hình ảnh y tế, như MRI và X-quang.
Giải trí tương tác
Trong trò chơi điện tử và phương tiện tương tác, RLHF có thể tạo ra những câu chuyện sống động. Nó điều chỉnh cốt truyện và tương tác của nhân vật dựa trên phản hồi và lựa chọn của người chơi. Điều này mang lại trải nghiệm chơi game hấp dẫn và cá nhân hóa hơn.
Lợi ích của RLHF
- Cải thiện độ chính xác và mức độ liên quan: Các mô hình AI có thể học hỏi từ phản hồi của con người để tạo ra kết quả đầu ra chính xác hơn, phù hợp với ngữ cảnh và thân thiện với người dùng hơn.
- Khả năng thích ứng: RLHF cho phép các mô hình AI thích ứng với thông tin mới, thay đổi bối cảnh và phát triển việc sử dụng ngôn ngữ hiệu quả hơn RL truyền thống.
- Tương tác giống con người: Đối với các ứng dụng như chatbot, RLHF có thể tạo ra trải nghiệm trò chuyện tự nhiên, hấp dẫn và thỏa mãn hơn.
Những thách thức và cân nhắc
Mặc dù có những lợi thế nhưng RLHF không phải là không có thách thức. Một vấn đề quan trọng là khả năng sai lệch trong phản hồi của con người. Vì AI học hỏi từ phản hồi của con người nên mọi thành kiến trong phản hồi đó đều có thể được chuyển sang mô hình AI. Giảm thiểu rủi ro này đòi hỏi sự quản lý cẩn thận và sự đa dạng trong nhóm phản hồi của con người.
Một vấn đề cần cân nhắc khác là chi phí và nỗ lực để có được phản hồi chất lượng của con người. Nó có thể tiêu tốn nhiều tài nguyên vì nó có thể yêu cầu sự tham gia liên tục của mọi người để hướng dẫn quá trình học tập của AI.
ChatGPT sử dụng RLHF như thế nào?
ChatGPT sử dụng RLHF để cải thiện kỹ năng hội thoại của mình. Đây là một sự cố đơn giản về cách thức hoạt động của nó:
- Học từ dữ liệu: ChatGPT bắt đầu quá trình đào tạo với tập dữ liệu khổng lồ. Nhiệm vụ ban đầu của nó là dự đoán từ sau trong câu. Khả năng dự đoán này tạo thành nền tảng cho các kỹ năng thế hệ tiếp theo của nó.
- Hiểu ngôn ngữ con người: Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) giúp ChatGPT hiểu cách con người nói và viết. NLP làm cho phản ứng của AI trở nên tự nhiên hơn.
- Đối mặt với những hạn chế: Ngay cả với dữ liệu khổng lồ, ChatGPT vẫn có thể gặp khó khăn. Đôi khi, yêu cầu của người dùng mơ hồ hoặc phức tạp. ChatGPT có thể không hoàn toàn nắm bắt được chúng.
- Sử dụng RLHF để cải thiện: RLHF có tác dụng ở đây. Con người đưa ra phản hồi về phản hồi của ChatGPT. Họ hướng dẫn AI về điều gì nghe có vẻ tự nhiên và điều gì không.
- Học từ con người: ChatGPT cải thiện thông qua ý kiến đóng góp của con người. Nó trở nên thành thạo hơn trong việc nắm bắt mục đích của câu hỏi. Nó học cách trả lời theo cách giống với cuộc trò chuyện tự nhiên của con người.
- Ngoài các Chatbot đơn giản: ChatGPT sử dụng RLHF để tạo phản hồi, không giống như các chatbot cơ bản có câu trả lời viết sẵn. Nó hiểu mục đích của câu hỏi và tạo ra các câu trả lời hữu ích và giống con người.
Do đó, RLHF giúp AI vượt xa việc chỉ dự đoán từ ngữ. Nó học cách xây dựng những câu mạch lạc, giống con người. Khóa đào tạo này làm cho ChatGPT trở nên khác biệt và nâng cao hơn so với các chatbot thông thường.
Kết luận
RLHF thể hiện sự tiến bộ đáng kể trong đào tạo AI, đặc biệt đối với các ứng dụng đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc và tạo ra ngôn ngữ của con người.
RLHF giúp phát triển các mô hình AI chính xác hơn, dễ thích ứng hơn và giống con người hơn trong các tương tác. Nó kết hợp việc học có cấu trúc của RL truyền thống với sự phức tạp trong khả năng phán đoán của con người.
Khi AI tiếp tục phát triển, RLHF có thể sẽ đóng một vai trò quan trọng trong việc thu hẹp khoảng cách giữa hiểu biết của con người và máy móc.