การเรียนรู้แบบเสริมกำลัง (RL) คือการเรียนรู้ของเครื่องประเภทหนึ่ง ในแนวทางนี้ อัลกอริธึมเรียนรู้ที่จะตัดสินใจผ่านการลองผิดลองถูก เช่นเดียวกับที่มนุษย์ทำ
เมื่อเราเพิ่มความคิดเห็นของมนุษย์ลงในส่วนผสม กระบวนการนี้จะเปลี่ยนแปลงไปอย่างมาก เครื่องจักรจะเรียนรู้จากทั้งการกระทำและคำแนะนำจากมนุษย์ การรวมกันนี้สร้างสภาพแวดล้อมการเรียนรู้แบบไดนามิกมากขึ้น
ในบทความนี้ เราจะพูดถึงขั้นตอนต่างๆ ของแนวทางเชิงนวัตกรรมนี้ เราจะเริ่มต้นด้วยพื้นฐานของการเรียนรู้แบบเสริมกำลังพร้อมความคิดเห็นจากมนุษย์ จากนั้น เราจะอธิบายขั้นตอนสำคัญในการนำ RL ไปใช้พร้อมกับความคิดเห็นของมนุษย์
การเรียนรู้แบบเสริมกำลังด้วยผลตอบรับของมนุษย์ (RLHF) คืออะไร?
การเรียนรู้การเสริมแรงจากความคิดเห็นของมนุษย์หรือ RLHF เป็นวิธีการที่ AI เรียนรู้จากการลองผิดลองถูกและการป้อนข้อมูลของมนุษย์ ในการเรียนรู้ของเครื่องมาตรฐาน AI จะปรับปรุงผ่านการคำนวณจำนวนมาก กระบวนการนี้รวดเร็วแต่ไม่ได้สมบูรณ์แบบเสมอไป โดยเฉพาะในงานต่างๆ เช่น ภาษา
RLHF ก้าวเข้ามาเมื่อ AI เช่นเดียวกับแชทบอท จำเป็นต้องปรับปรุง ในวิธีนี้ ผู้คนจะให้ข้อเสนอแนะแก่ AI และช่วยให้เข้าใจและตอบสนองได้ดีขึ้น วิธีการนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งในการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ใช้ในแชทบอท ระบบแปลงเสียงเป็นข้อความ และเครื่องมือสรุป
โดยปกติ AI จะเรียนรู้จากระบบการให้รางวัลตามการกระทำของมัน แต่ในงานที่ซับซ้อน นี่อาจเป็นเรื่องยุ่งยากได้ นั่นคือสิ่งที่ความคิดเห็นของมนุษย์เป็นสิ่งสำคัญ โดยจะแนะนำ AI และทำให้มีเหตุผลและมีประสิทธิภาพมากขึ้น แนวทางนี้ช่วยเอาชนะข้อจำกัดของการเรียนรู้ด้วย AI ด้วยตัวเอง
เป้าหมายของ RLHF
จุดมุ่งหมายหลักของ RLHF คือการฝึกโมเดลภาษาเพื่อสร้างข้อความที่น่าสนใจและถูกต้อง การฝึกอบรมนี้มีขั้นตอนดังนี้:
ขั้นแรก สร้างโมเดลการให้รางวัล แบบจำลองนี้คาดการณ์ว่ามนุษย์จะให้คะแนนข้อความของ AI ได้ดีเพียงใด
ความคิดเห็นของมนุษย์ช่วยสร้างโมเดลนี้ ความคิดเห็นนี้กำหนดรูปแบบแมชชีนเลิร์นนิงเพื่อคาดเดาการให้คะแนนของมนุษย์
จากนั้น โมเดลภาษาจะได้รับการปรับแต่งอย่างละเอียดโดยใช้โมเดลรางวัล มันให้รางวัล AI สำหรับข้อความที่ได้รับเรตติ้งสูง
วิธีนี้ช่วยให้ AI รู้ว่าเมื่อใดควรหลีกเลี่ยงคำถามบางอย่าง เรียนรู้ที่จะปฏิเสธคำขอที่เกี่ยวข้องกับเนื้อหาที่เป็นอันตราย เช่น ความรุนแรงหรือการเลือกปฏิบัติ
ตัวอย่างที่รู้จักกันดีของโมเดลที่ใช้ RLHF คือ ChatGPT ของ OpenAI. โมเดลนี้ใช้ความคิดเห็นของมนุษย์เพื่อปรับปรุงการตอบสนอง และทำให้มีความเกี่ยวข้องและมีความรับผิดชอบมากขึ้น
ขั้นตอนการเรียนรู้แบบเสริมกำลังด้วยผลตอบรับของมนุษย์
การเรียนรู้แบบเสริมแรงด้วยผลตอบรับจากมนุษย์ (RLHF) ช่วยให้มั่นใจได้ว่าแบบจำลอง AI มีความเชี่ยวชาญทางเทคนิค มีเหตุผลตามหลักจริยธรรม และมีความเกี่ยวข้องตามบริบท ดูห้าขั้นตอนสำคัญของ RLHF ที่สำรวจว่าขั้นตอนเหล่านี้มีส่วนช่วยในการสร้างระบบ AI ที่ซับซ้อนและควบคุมโดยมนุษย์ได้อย่างไร
เริ่มต้นด้วยโมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมมาแล้ว
การเดินทางของ RLHF เริ่มต้นด้วยโมเดลที่ได้รับการฝึกอบรมมาก่อน ซึ่งเป็นขั้นตอนพื้นฐานในการเรียนรู้ของเครื่องแบบ Human-in-the-Loop แบบจำลองเหล่านี้มีความเข้าใจภาษาหรืองานพื้นฐานอื่นๆ อย่างกว้างขวางแต่ขาดความเชี่ยวชาญพิเศษ
นักพัฒนาเริ่มต้นด้วยโมเดลที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าและรับข้อได้เปรียบที่สำคัญ โมเดลเหล่านี้ได้เรียนรู้จากข้อมูลจำนวนมหาศาลแล้ว ช่วยให้พวกเขาประหยัดเวลาและทรัพยากรในช่วงการฝึกอบรมเบื้องต้น ขั้นตอนนี้เป็นการปูทางสำหรับการฝึกอบรมที่มุ่งเน้นและเฉพาะเจาะจงยิ่งขึ้นที่ตามมา
การปรับจูนแบบมีการควบคุมดูแล
ขั้นตอนที่สองเกี่ยวข้องกับการปรับแต่งแบบละเอียดภายใต้การดูแล โดยที่โมเดลที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าจะได้รับการฝึกอบรมเพิ่มเติมเกี่ยวกับงานหรือโดเมนเฉพาะ ขั้นตอนนี้มีลักษณะเฉพาะด้วยการใช้ข้อมูลที่ติดป้ายกำกับ ซึ่งช่วยให้แบบจำลองสร้างผลลัพธ์ที่แม่นยำและเกี่ยวข้องกับบริบทมากขึ้น
กระบวนการปรับแต่งอย่างละเอียดนี้เป็นตัวอย่างสำคัญของการฝึกอบรม AI แบบนำทางโดยมนุษย์ ซึ่งการตัดสินของมนุษย์มีบทบาทสำคัญในการขับเคลื่อน AI ไปสู่พฤติกรรมและการตอบสนองที่ต้องการ ผู้ฝึกสอนจะต้องเลือกและนำเสนอข้อมูลเฉพาะโดเมนอย่างระมัดระวังเพื่อให้แน่ใจว่า AI จะปรับให้เข้ากับความแตกต่างและข้อกำหนดเฉพาะของงานที่ทำอยู่
การฝึกอบรมโมเดลรางวัล
ในขั้นตอนที่สาม คุณจะฝึกโมเดลแยกต่างหากเพื่อรับรู้และให้รางวัลผลลัพธ์ที่พึงประสงค์ที่ AI สร้างขึ้น ขั้นตอนนี้เป็นศูนย์กลางของการเรียนรู้ AI ตามคำติชม
โมเดลรางวัลจะประเมินผลลัพธ์ของ AI โดยจะให้คะแนนตามเกณฑ์ต่างๆ เช่น ความเกี่ยวข้อง ความถูกต้อง และการสอดคล้องกับผลลัพธ์ที่ต้องการ คะแนนเหล่านี้ทำหน้าที่เป็นคำติชมและนำทาง AI ไปสู่การตอบกลับที่มีคุณภาพสูงขึ้น กระบวนการนี้ช่วยให้เข้าใจงานที่ซับซ้อนหรืองานส่วนตัวได้ละเอียดยิ่งขึ้น ซึ่งคำแนะนำที่ชัดเจนอาจไม่เพียงพอสำหรับการฝึกอบรมที่มีประสิทธิผล
การเรียนรู้แบบเสริมกำลังผ่านการเพิ่มประสิทธิภาพนโยบายใกล้เคียง (PPO)
จากนั้น AI จะได้รับการเรียนรู้แบบเสริมแรงผ่าน Proximal Policy Optimization (PPO) ซึ่งเป็นแนวทางอัลกอริธึมที่ซับซ้อนในการเรียนรู้ของเครื่องเชิงโต้ตอบ
PPO ช่วยให้ AI เรียนรู้จากการโต้ตอบโดยตรงกับสภาพแวดล้อม ปรับปรุงกระบวนการตัดสินใจด้วยรางวัลและบทลงโทษ วิธีการนี้มีประสิทธิภาพอย่างยิ่งในการเรียนรู้และการปรับตัวแบบเรียลไทม์ เนื่องจากช่วยให้ AI เข้าใจผลที่ตามมาจากการกระทำในสถานการณ์ต่างๆ
PPO เป็นเครื่องมือในการสอน AI ให้นำทางสภาพแวดล้อมที่ซับซ้อนและไดนามิก ซึ่งผลลัพธ์ที่ต้องการอาจมีการพัฒนาหรือกำหนดได้ยาก
ทีมแดง
ขั้นตอนสุดท้ายเกี่ยวข้องกับการทดสอบระบบ AI ในโลกแห่งความเป็นจริงอย่างเข้มงวด ที่นี่กลุ่มผู้ประเมินที่หลากหลายซึ่งรู้จักกันในชื่อ 'ทีมสีแดง,' ท้าทาย AI ด้วยสถานการณ์ต่างๆ พวกเขาทดสอบความสามารถในการตอบสนองอย่างถูกต้องและเหมาะสม ขั้นตอนนี้ทำให้มั่นใจได้ว่า AI สามารถจัดการกับแอปพลิเคชันในโลกแห่งความเป็นจริงและสถานการณ์ที่ไม่คาดคิดได้
Red Teaming ทดสอบความสามารถทางเทคนิคของ AI ตลอดจนความถูกต้องทางจริยธรรมและบริบท พวกเขารับประกันว่าจะดำเนินงานภายในขอบเขตทางศีลธรรมและวัฒนธรรมที่ยอมรับได้
ตลอดขั้นตอนเหล่านี้ RLHF เน้นย้ำถึงความสำคัญของการมีส่วนร่วมของมนุษย์ในทุกขั้นตอนของการพัฒนา AI ตั้งแต่การแนะนำการฝึกอบรมเบื้องต้นด้วยข้อมูลที่คัดสรรมาอย่างดี ไปจนถึงการให้ข้อเสนอแนะที่เหมาะสมและการทดสอบในโลกแห่งความเป็นจริงอย่างเข้มงวด ข้อมูลที่ได้รับจากมนุษย์เป็นส่วนสำคัญในการสร้างระบบ AI ที่ชาญฉลาด มีความรับผิดชอบ และปรับให้เข้ากับค่านิยมและจริยธรรมของมนุษย์
สรุป
การเรียนรู้แบบเสริมกำลังด้วยผลตอบรับจากมนุษย์ (RLHF) แสดงให้เห็นถึงยุคใหม่ของ AI เนื่องจากเป็นการผสมผสานข้อมูลเชิงลึกของมนุษย์เข้ากับการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อให้ได้ระบบ AI ที่มีจริยธรรมและแม่นยำยิ่งขึ้น
RLHF สัญญาว่าจะทำให้ AI มีความเห็นอกเห็นใจ ครอบคลุม และสร้างสรรค์มากขึ้น สามารถแก้ไขอคติและปรับปรุงการแก้ปัญหาได้ มีกำหนดพลิกโฉมด้านต่างๆ เช่น การดูแลสุขภาพ การศึกษา และการบริการลูกค้า
อย่างไรก็ตาม การปรับปรุงแนวทางนี้ต้องใช้ความพยายามอย่างต่อเนื่องเพื่อให้มั่นใจถึงประสิทธิผล ความเป็นธรรม และการวางแนวทางทางจริยธรรม
