ในปี 2023 มีการนำเครื่องมือ AI เช่น ChatGPT มาใช้เพิ่มขึ้นอย่างมาก การเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วนี้ทำให้เกิดการถกเถียงกันอย่างมีชีวิตชีวา และผู้คนต่างพูดคุยกันถึงคุณประโยชน์ ความท้าทาย และผลกระทบของ AI ที่มีต่อสังคม ดังนั้นจึงเป็นเรื่องสำคัญที่จะต้องเข้าใจว่าอย่างไร โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ขับเคลื่อนเครื่องมือ AI ขั้นสูงเหล่านี้
ในบทความนี้ เราจะพูดถึงบทบาทของการเรียนรู้แบบเสริมแรงจากผลตอบรับของมนุษย์ (RLHF) วิธีนี้เป็นการผสมผสานการเรียนรู้แบบเสริมกำลังและการป้อนข้อมูลของมนุษย์ เราจะสำรวจว่า RLHF คืออะไร ข้อดี ข้อจำกัด และความสำคัญที่เพิ่มขึ้นในโลก AI เชิงสร้างสรรค์
การเรียนรู้แบบเสริมกำลังจากผลตอบรับของมนุษย์คืออะไร
การเรียนรู้การเสริมกำลังจากผลตอบรับของมนุษย์ (RLHF) ผสมผสานการเรียนรู้การเสริมกำลังแบบคลาสสิก (RL) เข้ากับผลตอบรับของมนุษย์ เป็นเทคนิคการฝึก AI ที่ได้รับการขัดเกลา วิธีการนี้เป็นกุญแจสำคัญในการสร้างขั้นสูงที่เน้นผู้ใช้เป็นศูนย์กลาง AI กำเนิด โดยเฉพาะสำหรับงานประมวลผลภาษาธรรมชาติ
ทำความเข้าใจกับการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง (RL)
เพื่อให้เข้าใจ RLHF ได้ดีขึ้น สิ่งสำคัญคือต้องได้รับพื้นฐานของการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง (RL) ก่อน RL คือแนวทางการเรียนรู้ของเครื่องที่ตัวแทน AI ดำเนินการในสภาพแวดล้อมเพื่อบรรลุวัตถุประสงค์ AI เรียนรู้การตัดสินใจโดยการรับรางวัลหรือบทลงโทษสำหรับการกระทำของตน รางวัลและบทลงโทษเหล่านี้จะนำทางไปสู่พฤติกรรมที่ต้องการ คล้ายกับการฝึกสัตว์เลี้ยงโดยให้รางวัลการกระทำที่ดีและแก้ไขหรือเพิกเฉยต่อการกระทำที่ผิด
องค์ประกอบของมนุษย์ใน RLHF
RLHF แนะนำองค์ประกอบที่สำคัญในกระบวนการนี้: การตัดสินของมนุษย์ ใน RL แบบดั้งเดิม โดยทั่วไปรางวัลจะถูกกำหนดไว้ล่วงหน้าและจำกัดโดยความสามารถของโปรแกรมเมอร์ในการคาดการณ์ทุกสถานการณ์ที่เป็นไปได้ที่ AI อาจเผชิญ เสียงตอบรับจากมนุษย์เพิ่มความซับซ้อนและความแตกต่างเล็กๆ น้อยๆ ให้กับกระบวนการเรียนรู้
มนุษย์ประเมินการกระทำและผลลัพธ์ของ AI พวกเขาให้ข้อเสนอแนะที่ซับซ้อนและขึ้นอยู่กับบริบทมากกว่ารางวัลไบนารีหรือบทลงโทษ คำติชมนี้อาจมาได้หลายรูปแบบ เช่น การประเมินความเหมาะสมของคำตอบ โดยจะแนะนำทางเลือกที่ดีกว่าหรือบ่งชี้ว่าเอาต์พุตของ AI มาถูกทางแล้วหรือไม่
การประยุกต์ใช้ RLHF
การประยุกต์ใช้ในแบบจำลองภาษา
โมเดลภาษาเช่น ChatGPT เป็นตัวเลือกที่สำคัญสำหรับ RLHF แม้ว่าโมเดลเหล่านี้จะเริ่มต้นด้วยการฝึกอบรมที่สำคัญเกี่ยวกับชุดข้อมูลข้อความขนาดใหญ่ที่ช่วยให้พวกเขาคาดการณ์และสร้างข้อความที่เหมือนมนุษย์ได้ แต่แนวทางนี้มีข้อจำกัด ภาษามีความละเอียดอ่อน ขึ้นอยู่กับบริบท และมีการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง รางวัลที่กำหนดไว้ล่วงหน้าใน RL แบบดั้งเดิมไม่สามารถจับประเด็นเหล่านี้ได้ครบถ้วน
RLHF จัดการเรื่องนี้โดยนำความคิดเห็นของมนุษย์มารวมไว้ในวงจรการฝึกอบรม ผู้คนตรวจสอบผลลัพธ์ทางภาษาของ AI และแสดงความคิดเห็น ซึ่งโมเดลจะใช้ในการปรับการตอบสนอง กระบวนการนี้ช่วยให้ AI เข้าใจรายละเอียดปลีกย่อย เช่น น้ำเสียง บริบท ความเหมาะสม และแม้แต่อารมณ์ขัน ซึ่งยากต่อการเข้ารหัสในแง่การเขียนโปรแกรมแบบดั้งเดิม
การใช้งานที่สำคัญอื่นๆ ของ RLHF ได้แก่:
ยานพาหนะอิสระ
RLHF มีอิทธิพลอย่างมากต่อการฝึกรถยนต์ไร้คนขับ ความคิดเห็นของมนุษย์ช่วยให้ยานพาหนะเหล่านี้เข้าใจสถานการณ์ที่ซับซ้อนซึ่งไม่มีการนำเสนอข้อมูลในการฝึกอบรมได้ดีนัก ซึ่งรวมถึงการนำทางในสภาวะที่คาดเดาไม่ได้และการตัดสินใจในเสี้ยววินาที เช่น เมื่อใดที่ต้องยอมจำนนต่อคนเดินถนน
คำแนะนำส่วนบุคคล
ในโลกของการช็อปปิ้งออนไลน์และการสตรีมเนื้อหา คำแนะนำของ RLHF เหมาะเป็นอย่างยิ่ง ทำได้โดยการเรียนรู้จากการโต้ตอบและคำติชมของผู้ใช้ สิ่งนี้นำไปสู่คำแนะนำที่แม่นยำและเป็นส่วนตัวยิ่งขึ้นเพื่อประสบการณ์ผู้ใช้ที่ดียิ่งขึ้น
การวินิจฉัยด้านการดูแลสุขภาพ
ในการวินิจฉัยทางการแพทย์ RLHF ช่วยในการปรับแต่งอัลกอริธึม AI โดยนำผลตอบรับจากผู้เชี่ยวชาญทางการแพทย์มารวมไว้ด้วย ช่วยให้วินิจฉัยโรคจากภาพทางการแพทย์ได้แม่นยำยิ่งขึ้น เช่น MRI และรังสีเอกซ์
ความบันเทิงแบบโต้ตอบ
ในวิดีโอเกมและสื่อเชิงโต้ตอบ RLHF สามารถสร้างเรื่องเล่าแบบไดนามิกได้ โดยจะปรับเนื้อเรื่องและการโต้ตอบของตัวละครตามความคิดเห็นและตัวเลือกของผู้เล่น ส่งผลให้เกิดประสบการณ์การเล่นเกมที่น่าดึงดูดและเป็นส่วนตัวมากขึ้น
ประโยชน์ของ RLHF
- ปรับปรุงความแม่นยำและความเกี่ยวข้อง: โมเดล AI สามารถเรียนรู้จากความคิดเห็นของมนุษย์เพื่อสร้างผลลัพธ์ที่แม่นยำ เกี่ยวข้องกับบริบท และใช้งานง่ายยิ่งขึ้น
- การปรับตัวและเข้าถึงได้: RLHF ช่วยให้โมเดล AI ปรับเข้ากับข้อมูลใหม่ บริบทที่เปลี่ยนแปลง และการพัฒนาการใช้ภาษาได้อย่างมีประสิทธิภาพมากกว่า RL แบบดั้งเดิม
- ปฏิสัมพันธ์เหมือนมนุษย์: สำหรับแอปพลิเคชัน เช่น แชทบอท RLHF สามารถสร้างประสบการณ์การสนทนาที่เป็นธรรมชาติ น่าดึงดูด และน่าพึงพอใจยิ่งขึ้น
ความท้าทายและการพิจารณา
แม้จะมีข้อได้เปรียบ แต่ RLHF ก็ไม่ได้ปราศจากความท้าทาย ประเด็นสำคัญประการหนึ่งคือความเป็นไปได้ที่จะมีอคติในการตอบรับของมนุษย์ เนื่องจาก AI เรียนรู้จากการตอบสนองของมนุษย์ อคติใดๆ ในความคิดเห็นนั้นจึงสามารถถ่ายโอนไปยังโมเดล AI ได้ การลดความเสี่ยงนี้จำเป็นต้องมีการจัดการอย่างรอบคอบและความหลากหลายในกลุ่มผลตอบรับของมนุษย์
ข้อควรพิจารณาอีกประการหนึ่งคือต้นทุนและความพยายามในการได้รับผลตอบรับจากมนุษย์ที่มีคุณภาพ อาจต้องใช้ทรัพยากรมากเนื่องจากอาจต้องอาศัยการมีส่วนร่วมอย่างต่อเนื่องของผู้คนเพื่อเป็นแนวทางในกระบวนการเรียนรู้ของ AI
ChatGPT ใช้ RLHF อย่างไร
ChatGPT ใช้ RLHF เพื่อพัฒนาทักษะการสนทนา ต่อไปนี้เป็นรายละเอียดง่ายๆ เกี่ยวกับวิธีการทำงาน:
- เรียนรู้จากข้อมูล: ChatGPT เริ่มการฝึกอบรมด้วยชุดข้อมูลจำนวนมหาศาล งานเริ่มแรกคือการทำนายคำต่อไปนี้ในประโยค ความสามารถในการทำนายนี้เป็นรากฐานของทักษะรุ่นต่อไป
- ทำความเข้าใจภาษามนุษย์: การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ช่วยให้ ChatGPT เข้าใจวิธีที่มนุษย์พูดและเขียน NLP ทำให้การตอบสนองของ AI เป็นธรรมชาติยิ่งขึ้น
- เผชิญกับข้อจำกัด: แม้จะมีข้อมูลจำนวนมาก แต่ ChatGPT ก็ยังประสบปัญหาได้ บางครั้งคำขอของผู้ใช้อาจคลุมเครือหรือซับซ้อน ChatGPT อาจไม่เข้าใจได้ทั้งหมด
- การใช้ RLHF เพื่อการปรับปรุง: RLHF เข้ามามีบทบาทที่นี่ มนุษย์ให้ข้อเสนอแนะเกี่ยวกับการตอบกลับของ ChatGPT พวกเขาแนะนำ AI ในสิ่งที่ฟังดูเป็นธรรมชาติและสิ่งที่ไม่เป็นธรรมชาติ
- การเรียนรู้จากมนุษย์: ChatGPT ปรับปรุงผ่านการป้อนข้อมูลของมนุษย์ มีทักษะในการเข้าใจวัตถุประสงค์ของคำถามมากขึ้น มันเรียนรู้ที่จะตอบกลับในลักษณะที่คล้ายกับการสนทนาของมนุษย์ตามธรรมชาติ
- นอกเหนือจาก Chatbots ธรรมดาๆ: ChatGPT ใช้ RLHF เพื่อสร้างการตอบกลับ ซึ่งแตกต่างจากแชทบอทพื้นฐานที่มีคำตอบที่เขียนไว้ล่วงหน้า ระบบจะเข้าใจเจตนาของคำถามและคำตอบที่เป็นประโยชน์และฟังดูคล้ายมนุษย์
ดังนั้น RLHF ช่วยให้ AI เป็นมากกว่าการคาดเดาคำศัพท์ เรียนรู้ที่จะสร้างประโยคที่สอดคล้องกันเหมือนมนุษย์ การฝึกอบรมนี้ทำให้ ChatGPT แตกต่างและล้ำหน้ากว่าแชทบอททั่วไป
สรุป
RLHF แสดงถึงความก้าวหน้าที่สำคัญในการฝึกอบรม AI โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับการใช้งานที่ต้องการความเข้าใจที่เหมาะสมและการสร้างภาษามนุษย์
RLHF ช่วยพัฒนาแบบจำลอง AI ที่แม่นยำยิ่งขึ้น ปรับเปลี่ยนได้ และเหมือนมนุษย์ในการโต้ตอบ เป็นการผสมผสานการเรียนรู้ที่มีโครงสร้างของ RL แบบดั้งเดิมเข้ากับความซับซ้อนของการตัดสินของมนุษย์
ในขณะที่ AI ยังคงพัฒนาต่อไป RLHF น่าจะมีบทบาทสำคัญในการเชื่อมช่องว่างระหว่างความเข้าใจของมนุษย์และเครื่องจักร