Học tăng cường từ phản hồi của con người (RLHF)

• RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) là kỹ thuật sử dụng phản hồi của con người để tinh chỉnh mô hình AI, giúp chúng phù hợp hơn với kỳ vọng của chúng ta.

• RLHF đặc biệt quan trọng đối với các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs), giúp chúng hiểu và thích ứng tốt hơn với sự phức tạp của ngôn ngữ tự nhiên.

• Quy trình RLHF bao gồm 4 giai đoạn chính: mô hình được đào tạo trước, tinh chỉnh có giám sát, đào tạo mô hình phần thưởng, và tối ưu hóa chính sách.

• Học tăng cường (RL) là nền tảng của RLHF, trong đó AI học thông qua thử nghiệm và sai lầm, được hướng dẫn bởi một hàm phần thưởng để tối đa hóa thành công.

• RLHF giúp cải thiện hiệu suất và sự phù hợp của hệ thống AI, đặc biệt là các mô hình ngôn ngữ lớn.

• Thách thức của RLHF bao gồm chi phí cao, vấn đề về khả năng mở rộng, tính chủ quan, không nhất quán, đầu vào đối kháng, thiên kiến, overfitting và thiên kiến nhân khẩu học.

• Để khắc phục hạn chế của RLHF, các nhà nghiên cứu đang khám phá Học tăng cường từ phản hồi của AI (RLAIF), giảm sự phụ thuộc vào đầu vào của con người.

• RLAIF nhằm cải thiện khả năng mở rộng, tính nhất quán và giảm thiểu thiên kiến cũng như rủi ro đối kháng.

• RLHF đóng góp vào việc tạo ra các hệ thống AI không chỉ thành thạo về mặt kỹ thuật mà còn phù hợp với giá trị và kỳ vọng của con người.

• Việc tích hợp phản hồi của con người vào quá trình học tập cho phép hệ thống AI hiểu và phản hồi tốt hơn các sắc thái trong giao tiếp của con người.

📌 RLHF là bước tiến quan trọng trong phát triển AI lấy con người làm trung tâm, giúp cải thiện độ tin cậy và hữu ích của mô hình AI. Tuy nhiên, vẫn còn nhiều thách thức cần giải quyết như khả năng mở rộng, tính chủ quan và thiên kiến. RLAIF đang được nghiên cứu để khắc phục những hạn chế này.

https://www.geeky-gadgets.com/?p=434887