RLHF (Reinforcement learning from human feedback)

RLHF (Reinforcement learning from human feedback) – მოდელის გაუმჯობესება ადამიანების შეფასებებით: ადამიანები პასუხებს ადარებენ და მოდელი უკეთესი პასუხების გაცემას სწავლობს.

როგორ მუშაობს RLHF

RLHF (reinforcement learning from human feedback) მოდელის დახვეწის მეთოდია. ჯერ ადამიანები ადარებენ მოდელის რამდენიმე პასუხს და ირჩევენ უკეთესს. ამ შეფასებებზე იწვრთნება „ჯილდოს მოდელი“, რომელიც სწავლობს, რომელი პასუხი მოეწონებათ ადამიანებს. შემდეგ ძირითადი მოდელი განმამტკიცებელი სწავლებით ისე იცვლება, რომ ჯილდოს მოდელისგან მაღალი შეფასება მიიღოს. ეს მეთოდი ChatGPT-ის მსგავსი ასისტენტების შექმნაში ფართოდ გამოიყენებოდა.

მაგალითი ყოველდღიური ცხოვრებიდან

ერთ კითხვაზე მოდელმა ორი პასუხი დაწერა: ერთი ზრდილობიანი და ზუსტი, მეორე უხეში და ბუნდოვანი. შემფასებელი პირველს ირჩევს. ათასობით ასეთი არჩევანი მოდელს ასწავლის, როგორ უპასუხოს უკეთ.

რატომ არის RLHF მნიშვნელოვანი

• სარგებლიანობა – პასუხები უფრო სასარგებლო, გასაგები და ზრდილობიანი ხდება.
• უსაფრთხოება – ეხმარება მოდელს, თავი აარიდოს საზიანო პასუხებს.
• რისკი – მოდელმა შეიძლება ისწავლოს „მოწონება“ და არა სიმართლე, მაგალითად ზედმეტი თანხმობა.

წაიკითხე: Anthropic-ის კვლევა: AI მოდელების შედარება.

RLHF-ის ეტაპები და ალტერნატივები

RLHF ჩვეულებრივ სამ ეტაპად მიმდინარეობს. ჯერ მოდელი ზედამხედველობით ფაინ-თიუნინგს გადის სანიმუშო პასუხებზე. შემდეგ ადამიანები ერთსა და იმავე კითხვაზე რამდენიმე პასუხს ადარებენ და ირჩევენ უკეთესს. ამ შეფასებებზე იწვრთნება ჯილდოს მოდელი, რომელიც სწავლობს პასუხის ხარისხის შეფასებას.

ბოლო ეტაპზე მთავარი მოდელი განმამტკიცებელი სწავლებით, ხშირად PPO ალგორითმით, ცდილობს ჯილდოს მოდელისგან მაღალი ქულის მიღებას. ამასთან, ჯარიმა უზრუნველყოფს, რომ ის საწყის ვერსიას ძალიან არ დაშორდეს, წინააღმდეგ შემთხვევაში მოდელმა შეიძლება ჯილდოს მოდელის სისუსტეები გამოიყენოს და უცნაური პასუხები შექმნას.

ეს პროცესი რთული და ძვირია, ამიტომ შეიქმნა უფრო მარტივი ალტერნატივები. DPO პირდაპირ უპირატესობების წყვილებზე სწავლობს ცალკე ჯილდოს მოდელისა და განმამტკიცებელი სწავლების გარეშე. სხვა მიდგომებში ადამიანის შეფასების ნაწილს AI ცვლის, რასაც RLAIF-ს უწოდებენ.

RLHF-ის შედეგი შემფასებლების გემოვნებაზეცაა დამოკიდებული. ადამიანებს ხშირად მოსწონთ თავდაჯერებული და გრძელი პასუხები, რამაც შეიძლება მოდელი ზედმეტად მრავალსიტყვიანი ან მლიქვნელი გახადოს.

დაკავშირებული ტერმინები

განმამტკიცებელი სწავლება · ალაინმენტი · SFT · ინსტრუქციით გაწვრთნა · ანოტაცია · AI ლექსიკონი

ხშირად დასმული კითხვები

შეჯამება

RLHF მოდელს ადამიანების შეფასებებზე დაყრდნობით ხვეწავს. ამ მეთოდმა ტექსტის გენერატორები სასარგებლო ასისტენტებად აქცია.