למידת חיזוק (RL) היא סוג של למידת מכונה. בגישה זו, אלגוריתמים לומדים לקבל החלטות באמצעות ניסוי וטעייה, בדומה לבני אדם.
כאשר אנו מוסיפים משוב אנושי לתערובת, תהליך זה משתנה באופן משמעותי. מכונות אז לומדות הן מהפעולות שלהן והן מההדרכה שמספקים בני אדם. שילוב זה יוצר סביבת למידה דינמית יותר.
במאמר זה, נדבר על השלבים של גישה חדשנית זו. נתחיל עם היסודות של למידת חיזוק עם משוב אנושי. לאחר מכן, נעבור על השלבים העיקריים ביישום RL עם משוב אנושי.
מהי למידת חיזוק עם משוב אנושי (RLHF)?
חיזוק למידה ממשוב אנושי, או RLHF, היא שיטה שבה בינה מלאכותית לומדת הן מניסוי וטעייה והן מקלט אנושי. בלמידת מכונה רגילה, AI משתפר באמצעות הרבה חישובים. תהליך זה מהיר אך לא תמיד מושלם, במיוחד במשימות כמו שפה.
RLHF נכנס כאשר AI, כמו צ'אטבוט, זקוק לשיפור. בשיטה זו, אנשים נותנים משוב ל-AI ועוזרים לו להבין ולהגיב טוב יותר. שיטה זו שימושית במיוחד בעיבוד שפה טבעית (NLP). הוא משמש בצ'אט בוטים, מערכות קול לטקסט וכלי סיכום.
בדרך כלל, AI לומד על ידי מערכת תגמול המבוססת על פעולותיה. אבל במשימות מורכבות, זה יכול להיות מסובך. זה המקום שבו משוב אנושי הוא חיוני. זה מנחה את ה-AI והופך אותו ליותר הגיוני ואפקטיבי. גישה זו עוזרת להתגבר על המגבלות של למידת בינה מלאכותית בכוחות עצמה.
המטרה של RLHF
המטרה העיקרית של RLHF היא להכשיר מודלים של שפה להפקת טקסט מרתק ומדויק. הכשרה זו כוללת מספר שלבים:
ראשית, זה יוצר מודל תגמול. מודל זה חוזה עד כמה בני אדם ידרגו את הטקסט של ה-AI.
משוב אנושי עוזר לבנות מודל זה. משוב זה מעצב מודל למידת מכונה כדי לנחש דירוגים אנושיים.
לאחר מכן, מודל השפה מקבל כוונון עדין באמצעות מודל התגמול. זה מתגמל את ה-AI על טקסט שמקבל דירוגים גבוהים.
שיטה זו עוזרת ל-AI לדעת מתי להימנע משאלות מסוימות. הוא לומד לדחות בקשות הכוללות תוכן מזיק כמו אלימות או אפליה.
דוגמה ידועה למודל המשתמש ב-RLHF היא ChatGPT של OpenAI. מודל זה משתמש במשוב אנושי כדי לשפר את התגובות ולהפוך אותן לרלוונטיות ואחראיות יותר.
שלבים של למידה חיזוק עם משוב אנושי
חיזוק למידה עם משוב אנושי (RLHF) מבטיח שמודלים של AI מיומנים מבחינה טכנית, תקינים מבחינה אתית ורלוונטיים מבחינה הקשרית. עיין בחמשת השלבים המרכזיים של RLHF החוקרים כיצד הם תורמים ליצירת מערכות בינה מלאכותית מתוחכמות, מונחות על ידי אדם.
החל מדגם מאומן מראש
מסע ה-RLHF מתחיל במודל שהוכשר מראש, שלב בסיסי בלמידת מכונה של אדם-בלולאה. מודלים אלה, שהוכשרו בתחילה על מערכי נתונים נרחבים, בעלי הבנה רחבה של שפה או משימות בסיסיות אחרות, אך חסרים התמחות.
מפתחים מתחילים עם מודל שהוכשר מראש ומקבלים יתרון משמעותי. מודלים אלה כבר נלמדו מכמויות אדירות של נתונים. זה עוזר להם לחסוך זמן ומשאבים בשלב האימון הראשוני. שלב זה מכין את הקרקע לאימון ממוקד וספציפי יותר שאחריו.
כוונון עדין מפוקח
השלב השני כולל כוונון עדין מפוקח, שבו המודל שהוכשר מראש עובר הכשרה נוספת על משימה או תחום ספציפי. שלב זה מאופיין בשימוש בנתונים מסומנים, המסייעים למודל לייצר פלטים מדויקים יותר ורלוונטיים להקשר.
תהליך כוונון עדין זה הוא דוגמה מצוינת לאימון בינה מלאכותית מונחית על ידי אנוש, כאשר לשיקול דעת אנושי תפקיד חשוב בהכוונת ה-AI לעבר התנהגויות ותגובות רצויות. מאמנים חייבים לבחור בקפידה ולהציג נתונים ספציפיים לתחום כדי להבטיח שה-AI מתאים לניואנסים ולדרישות הספציפיות של המשימה שעל הפרק.
אימון מודל תגמול
בשלב השלישי, אתה מאמן מודל נפרד לזהות ולתגמל תפוקות רצויות ש-AI מייצר. שלב זה הוא מרכזי בלימוד AI מבוסס משוב.
מודל התגמול מעריך את התפוקות של ה-AI. הוא מקצה ציונים על סמך קריטריונים כמו רלוונטיות, דיוק והתאמה לתוצאות הרצויות. ציונים אלו משמשים כמשוב ומנחים את ה-AI להפקת תגובות באיכות גבוהה יותר. תהליך זה מאפשר הבנה ניואנסית יותר של משימות מורכבות או סובייקטיביות שבהן הוראות מפורשות עשויות להיות לא מספיקות לאימון יעיל.
למידת חיזוק באמצעות אופטימיזציה של מדיניות פרוקסימלית (PPO)
בשלב הבא, ה-AI עובר למידת חיזוק באמצעות אופטימיזציה של מדיניות פרוקסימלית (PPO), גישה אלגוריתמית מתוחכמת בלמידת מכונה אינטראקטיבית.
PPO מאפשר ל-AI ללמוד מאינטראקציה ישירה עם הסביבה שלו. הוא מחדד את תהליך קבלת ההחלטות שלו באמצעות תגמולים ועונשים. שיטה זו יעילה במיוחד בלמידה והתאמה בזמן אמת, שכן היא עוזרת ל-AI להבין את ההשלכות של פעולותיו בתרחישים שונים.
PPO מסייע בהוראת הבינה המלאכותית לנווט בסביבות מורכבות ודינמיות שבהן התוצאות הרצויות עשויות להתפתח או להיות קשות להגדרה.
צוות אדום
השלב האחרון כולל בדיקות קפדניות בעולם האמיתי של מערכת הבינה המלאכותית. כאן, קבוצה מגוונת של מעריכים, המכונה 'קבוצה אדומה,"אתגר את הבינה המלאכותית עם תרחישים שונים. הם בודקים את יכולתו להגיב בצורה מדויקת ומתאימה. שלב זה מבטיח שה-AI יכול להתמודד עם יישומים מהעולם האמיתי ומצבים בלתי צפויים.
Red Teaming בודק את המיומנות הטכנית של הבינה המלאכותית ואת התקינות האתית והקונטקסטואלית. הם מבטיחים שהיא פועלת בתוך גבולות מוסריים ותרבותיים מקובלים.
במהלך השלבים הללו, RLHF מדגישה את החשיבות של מעורבות אנושית בכל שלב של פיתוח בינה מלאכותית. מהנחיית ההדרכה הראשונית עם נתונים שנאספו בקפידה ועד לספק משוב ניואנסים ובדיקות קפדניות בעולם האמיתי, קלט אנושי הוא חלק בלתי נפרד מיצירת מערכות בינה מלאכותית שהן אינטליגנטיות, אחראיות ומותאמות לערכים ואתיקה אנושית.
סיכום
למידת חיזוק עם משוב אנושי (RLHF) מראה עידן חדש בבינה מלאכותית שכן היא משלבת תובנות אנושיות עם למידת מכונה למערכות בינה מלאכותיות אתיות ומדויקות יותר.
RLHF מבטיחה להפוך את הבינה המלאכותית לאמפטית יותר, מכילה וחדשנות יותר. זה יכול לטפל בהטיות ולשפר את פתרון הבעיות. זה אמור לשנות תחומים כמו בריאות, חינוך ושירות לקוחות.
עם זאת, חידוד גישה זו דורש מאמצים מתמשכים להבטיח יעילות, הוגנות והתאמה אתית.
