ในโลกของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่มีการพัฒนาอย่างต่อเนื่องนั้น Reinforcement Learning From Human Feedback (RLHF) เป็นเทคนิคที่ก้าวล้ำซึ่งถูกนำมาใช้เพื่อพัฒนาโมเดลภาษาขั้นสูง เช่น ChatGPT และ GPT-4 ในบล็อกโพสต์นี้ เราจะเจาะลึกความซับซ้อนของ RLHF สำรวจการใช้งาน และทำความเข้าใจบทบาทของมันในการสร้างระบบ AI ที่ขับเคลื่อนเครื่องมือที่เราโต้ตอบด้วยทุกวัน
การเรียนรู้การเสริมแรงจากความคิดเห็นของมนุษย์ (RLHF ) เป็นแนวทางขั้นสูงในการฝึกอบรมระบบ AI ที่รวมการเรียนรู้แบบเสริมแรงเข้ากับความคิดเห็นจากมนุษย์ เป็นวิธีการสร้างกระบวนการเรียนรู้ที่แข็งแกร่งยิ่งขึ้นโดยผสมผสานภูมิปัญญาและประสบการณ์ของผู้ฝึกสอนที่เป็นมนุษย์ในกระบวนการฝึกอบรมแบบจำลอง เทคนิคนี้เกี่ยวข้องกับการใช้ความคิดเห็นของมนุษย์เพื่อสร้างสัญญาณรางวัล ซึ่งจากนั้นจะใช้เพื่อปรับปรุงพฤติกรรมของโมเดลผ่านการเรียนรู้แบบเสริมแรง
พูดง่ายๆ ก็คือ การเรียนรู้แบบเสริมแรงคือกระบวนการที่ตัวแทน AI เรียนรู้ที่จะตัดสินใจ โดยการโต้ตอบกับสภาพแวดล้อมและรับข้อเสนอแนะในรูปแบบของรางวัลหรือบทลงโทษ เป้าหมายของตัวแทนคือเพิ่มรางวัลสะสมให้ได้สูงสุดเมื่อเวลาผ่านไป RLHF ปรับปรุงกระบวนการนี้โดยแทนที่หรือเสริมฟังก์ชันการให้รางวัลที่กำหนดไว้ล่วงหน้าด้วยความคิดเห็นที่มนุษย์สร้างขึ้น จึงทำให้โมเดลจับการตั้งค่าและความเข้าใจที่ซับซ้อนของมนุษย์ได้ดีขึ้น
วิธีการทำงานของ RLHF
กระบวนการของ RLHF สามารถแบ่งออกเป็นหลายขั้นตอน:
การฝึกอบรมแบบจำลองเบื้องต้น: ในการเริ่มต้น แบบจำลอง AI ได้รับการฝึกอบรมโดยใช้การเรียนรู้ภายใต้การดูแล ซึ่งผู้ฝึกอบรมที่เป็นมนุษย์จะจัดเตรียมตัวอย่างพฤติกรรมที่ถูกต้องไว้ โมเดลจะเรียนรู้ที่จะคาดการณ์การกระทำหรือผลลัพธ์ที่ถูกต้องตามอินพุตที่กำหนดการรวบรวมความคิดเห็นจากมนุษย์: หลังจากฝึกโมเดลเริ่มต้นแล้ว ครูฝึกที่เป็นมนุษย์จะมีส่วนร่วมในการให้ความคิดเห็นเกี่ยวกับประสิทธิภาพของโมเดล พวกเขาจัดอันดับเอาต์พุตหรือการดำเนินการที่สร้างแบบจำลองต่างๆ ตามคุณภาพหรือความถูกต้อง ข้อมูลป้อนกลับนี้ใช้เพื่อสร้างสัญญาณรางวัลสำหรับการเรียนรู้การเสริมแรงการเรียนรู้การเสริมแรง: จากนั้นโมเดลจะได้รับการปรับแต่งอย่างละเอียดโดยใช้ Proximal Policy Optimization (PPO) หรืออัลกอริทึมที่คล้ายกันซึ่งรวมสัญญาณรางวัลที่มนุษย์สร้างขึ้น โมเดลยังคงปรับปรุงประสิทธิภาพโดยการเรียนรู้จากความคิดเห็นที่ได้รับจากผู้ฝึกสอนที่เป็นมนุษย์กระบวนการทำซ้ำ: กระบวนการรวบรวมความคิดเห็นจากมนุษย์และปรับแต่งโมเดลผ่านการเรียนรู้แบบเสริมแรงนั้นทำซ้ำแล้วซ้ำเล่า ซึ่งนำไปสู่การปรับปรุงอย่างต่อเนื่องใน ประสิทธิภาพของโมเดล
RLHF ใน ChatGPT และ GPT-4
ChatGPT และ GPT-4 เป็นโมเดลภาษาล้ำสมัยที่พัฒนาโดย OpenAI ซึ่งได้รับการฝึกฝนโดยใช้ RLHF เทคนิคนี้มีบทบาทสำคัญในการเพิ่มประสิทธิภาพของโมเดลเหล่านี้และทำให้สามารถสร้างการตอบสนองที่เหมือนมนุษย์ได้มากขึ้น
ในกรณีของ ChatGPT โมเดลเริ่มต้นจะได้รับการฝึกโดยใช้การปรับแต่งแบบละเอียดภายใต้การดูแล ผู้ฝึกสอน AI ของมนุษย์มีส่วนร่วมในการสนทนา โดยมีบทบาททั้งผู้ใช้และผู้ช่วย AI เพื่อสร้างชุดข้อมูลที่แสดงถึงสถานการณ์การสนทนาที่หลากหลาย จากนั้นโมเดลจะเรียนรู้จากชุดข้อมูลนี้โดยคาดการณ์การตอบสนองที่เหมาะสมครั้งต่อไปในการสนทนา
จากนั้น กระบวนการรวบรวมความคิดเห็นจากมนุษย์จะเริ่มต้นขึ้น ผู้ฝึกอบรม AI จัดอันดับการตอบสนองที่สร้างแบบจำลองหลายรายการตามความเกี่ยวข้อง ความสอดคล้องกัน และคุณภาพ ความคิดเห็นนี้จะถูกแปลงเป็นสัญญาณรางวัล และโมเดลได้รับการปรับแต่งอย่างละเอียดโดยใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง
GPT-4 ซึ่งเป็นเวอร์ชันขั้นสูงของ GPT-3 รุ่นก่อนหน้า ทำตามกระบวนการที่คล้ายกัน โมเดลเริ่มต้นได้รับการฝึกฝนโดยใช้ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีข้อความจากแหล่งต่างๆ จากนั้นความคิดเห็นของมนุษย์จะรวมเข้าไว้ในระหว่างขั้นตอนการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง ช่วยให้โมเดลจับความแตกต่างเล็กน้อยและความชอบที่ไม่ได้เข้ารหัสได้ง่ายๆ ในฟังก์ชันการให้รางวัลที่กำหนดไว้ล่วงหน้า
ประโยชน์ของ RLHF ในระบบ AI
RLHF มีข้อดีหลายประการในการพัฒนาระบบ AI เช่น ChatGPT และ GPT-4:
ปรับปรุงประสิทธิภาพ: ด้วยการรวมความคิดเห็นของมนุษย์เข้ากับกระบวนการเรียนรู้ RLHF ช่วยให้ระบบ AI เข้าใจความชอบที่ซับซ้อนของมนุษย์ได้ดีขึ้นและผลิต การตอบสนองที่แม่นยำ สอดคล้องกัน และเกี่ยวข้องกับบริบทมากขึ้นความสามารถในการปรับตัว: RLHF ทำให้โมเดล AI สามารถปรับให้เข้ากับงานและสถานการณ์ต่างๆ โดยการเรียนรู้จากประสบการณ์และความเชี่ยวชาญที่หลากหลายของผู้ฝึกอบรมที่เป็นมนุษย์ ความยืดหยุ่นนี้ช่วยให้โมเดลทำงานได้ดีในแอปพลิเคชันต่างๆ ตั้งแต่ AI เชิงสนทนาไปจนถึงการสร้างเนื้อหาและอื่นๆ อีกมากมายลดความเอนเอียง: กระบวนการทำซ้ำๆ ในการรวบรวมความคิดเห็นและปรับแต่งโมเดลจะช่วยระบุและลดอคติที่มีอยู่ในตอนเริ่มต้น ข้อมูลการฝึกอบรม เมื่อผู้ฝึกอบรมที่เป็นมนุษย์ประเมินและจัดอันดับผลลัพธ์ที่สร้างขึ้นจากแบบจำลอง พวกเขาสามารถระบุและจัดการกับพฤติกรรมที่ไม่พึงประสงค์ได้ ทำให้มั่นใจได้ว่าระบบ AI นั้นสอดคล้องกับคุณค่าของมนุษย์มากขึ้นการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง: กระบวนการ RLHF ช่วยให้สามารถปรับปรุงอย่างต่อเนื่องใน ประสิทธิภาพของโมเดล เมื่อผู้ฝึกที่เป็นมนุษย์ให้ข้อเสนอแนะมากขึ้น และโมเดลต้องผ่านการเรียนรู้เสริม จึงมีความชำนาญมากขึ้นในการสร้างผลลัพธ์คุณภาพสูงความปลอดภัยที่เพิ่มขึ้น: RLHF มีส่วนช่วยในการพัฒนาระบบ AI ที่ปลอดภัยยิ่งขึ้นโดยอนุญาตให้ผู้ฝึกที่เป็นมนุษย์เป็นผู้ควบคุม หลีกเลี่ยงการสร้างเนื้อหาที่เป็นอันตรายหรือไม่พึงประสงค์ ลูปความคิดเห็นนี้ช่วยให้แน่ใจว่าระบบ AI มีความน่าเชื่อถือและไว้วางใจได้มากขึ้นในการโต้ตอบกับผู้ใช้
ความท้าทายและมุมมองในอนาคต
ในขณะที่ RLHF ได้รับการพิสูจน์แล้วว่ามีประสิทธิภาพในการปรับปรุงระบบ AI เช่น ChatGPT และ GPT-4 ยังคงเป็นความท้าทายที่ต้องเอาชนะและเป็นพื้นที่สำหรับการวิจัยในอนาคต:
ความสามารถในการปรับขนาด: เนื่องจากกระบวนการนี้อาศัยความคิดเห็นจากมนุษย์ การปรับขนาดเพื่อฝึกโมเดลที่ใหญ่ขึ้นและซับซ้อนขึ้นอาจใช้ทรัพยากรมากและใช้เวลานาน. การพัฒนาวิธีการทำให้กระบวนการแสดงความคิดเห็นเป็นไปโดยอัตโนมัติหรือกึ่งอัตโนมัติสามารถช่วยแก้ไขปัญหานี้ได้ความคลุมเครือและเป็นเรื่องส่วนตัว: ความคิดเห็นของมนุษย์อาจเป็นเรื่องส่วนตัวและอาจแตกต่างกันไปตามผู้ฝึกอบรมแต่ละคน สิ่งนี้สามารถนำไปสู่ความไม่สอดคล้องกันในสัญญาณรางวัลและอาจส่งผลกระทบต่อประสิทธิภาพของโมเดล การพัฒนาหลักเกณฑ์ที่ชัดเจนขึ้นและกลไกการสร้างความเห็นพ้องต้องกันสำหรับผู้ฝึกมนุษย์อาจช่วยบรรเทาปัญหานี้ได้การปรับค่านิยมในระยะยาว: การทำให้มั่นใจว่าระบบ AI ยังคงสอดคล้องกับค่านิยมของมนุษย์ในระยะยาวเป็นความท้าทายที่ต้องดำเนินการ จ่าหน้าซอง การวิจัยอย่างต่อเนื่องในด้านต่างๆ เช่น การสร้างแบบจำลองรางวัลและความปลอดภัยของ AI จะมีความสำคัญอย่างยิ่งในการรักษาคุณค่าที่สอดคล้องกันในขณะที่ระบบ AI พัฒนาขึ้น
RLHF เป็นแนวทางการเปลี่ยนแปลงในการฝึกอบรม AI ซึ่งเป็นส่วนสำคัญในการพัฒนาโมเดลภาษาขั้นสูง เช่น ChatGPT และ GPT-4. RLHF ช่วยให้ระบบ AI เข้าใจและปรับให้เข้ากับความชอบที่ซับซ้อนของมนุษย์ได้ดีขึ้น ด้วยการรวมการเรียนรู้แบบเสริมแรงเข้ากับความคิดเห็นของมนุษย์ ซึ่งนำไปสู่การปรับปรุงประสิทธิภาพและความปลอดภัย ในขณะที่สาขา AI ก้าวหน้าอย่างต่อเนื่อง จึงจำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องลงทุนในการวิจัยเพิ่มเติมและการพัฒนาเทคนิคต่างๆ เช่น RLHF เพื่อให้แน่ใจว่าการสร้างระบบ AI ที่ไม่เพียงทรงพลัง แต่ยังสอดคล้องกับคุณค่าและความคาดหวังของมนุษย์อีกด้วย