ما هو التعلم المعزز من ردود الفعل البشرية (RLHF)

ستساعدك المقالة التالية: ما هو التعلم المعزز من ردود الفعل البشرية (RLHF)

في عالم الذكاء الاصطناعي المتطور باستمرار ، يعد التعلم المعزز من ردود الفعل البشرية (RLHF) تقنية رائدة تم استخدامها لتطوير نماذج لغة متقدمة مثل ChatGPT و GPT-4. في منشور المدونة هذا ، سنتعمق في تعقيدات RLHF ، ونستكشف تطبيقاتها ، ونفهم دورها في تشكيل أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تشغل الأدوات التي نتفاعل معها يوميًا.

التعلم المعزز من ردود الفعل البشرية (RLHF) هو نهج متقدم لتدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تجمع بين التعلم المعزز وردود الفعل البشرية. إنها طريقة لإنشاء عملية تعلم أكثر قوة من خلال دمج حكمة وخبرة المدربين البشريين في عملية التدريب النموذجية. تتضمن التقنية استخدام التغذية الراجعة البشرية لإنشاء إشارة مكافأة ، والتي تُستخدم بعد ذلك لتحسين سلوك النموذج من خلال التعلم المعزز.

التعلم المعزز ، بعبارات بسيطة ، هو عملية يتعلم فيها وكيل الذكاء الاصطناعي اتخاذ القرارات من خلال التفاعل مع البيئة وتلقي التعليقات في شكل مكافآت أو عقوبات. هدف الوكيل هو تعظيم المكافأة التراكمية بمرور الوقت. يعزز RLHF هذه العملية عن طريق استبدال ، أو استكمال ، وظائف المكافأة المحددة مسبقًا بردود الفعل البشرية ، مما يسمح للنموذج بالتقاط التفضيلات والتفاهمات البشرية المعقدة بشكل أفضل.

كيف يعمل RLHF

يمكن تقسيم عملية RLHF إلى عدة خطوات:

1. تدريب النموذج الأولي: في البداية ، يتم تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي باستخدام التعلم الخاضع للإشراف ، حيث يقدم المدربون البشريون أمثلة معنونة للسلوك الصحيح. يتعلم النموذج التنبؤ بالإجراء الصحيح أو المخرجات بناءً على المدخلات المحددة.
2. مجموعة من ردود الفعل البشرية: بعد تدريب النموذج الأولي ، يشارك المدربون البشريون في تقديم الملاحظات حول أداء النموذج. يرتبون المخرجات أو الإجراءات المختلفة الناتجة عن النموذج بناءً على جودتها أو صحتها. تُستخدم هذه التعليقات لإنشاء إشارة مكافأة للتعلم المعزز.
3. تعزيز التعلم: ثم يتم ضبط النموذج بدقة باستخدام تحسين السياسة القريبة (PPO) أو خوارزميات مشابهة تتضمن إشارات المكافأة التي يولدها الإنسان. يستمر النموذج في تحسين أدائه من خلال التعلم من التعليقات التي يقدمها المدربون البشريون.
4. عملية تكرارية: تتكرر عملية جمع التعليقات البشرية وتنقيح النموذج من خلال التعلم المعزز بشكل متكرر ، مما يؤدي إلى التحسين المستمر في أداء النموذج.

RLHF في ChatGPT و GPT-4

تعد ChatGPT و GPT-4 نماذج لغوية حديثة طورتها شركة OpenAI وتم تدريبها باستخدام RLHF. لعبت هذه التقنية دورًا مهمًا في تحسين أداء هذه النماذج وجعلها أكثر قدرة على توليد استجابات شبيهة بالبشر.

في حالة ChatGPT ، يتم تدريب النموذج الأولي باستخدام ضبط دقيق تحت الإشراف. يشارك مدربي الذكاء الاصطناعي البشري في المحادثات ، ويلعبون أدوار المستخدم ومساعد الذكاء الاصطناعي ، لإنشاء مجموعة بيانات تمثل سيناريوهات محادثة متنوعة. ثم يتعلم النموذج من مجموعة البيانات هذه من خلال توقع الاستجابة المناسبة التالية في المحادثة.

بعد ذلك ، تبدأ عملية جمع ردود الفعل البشرية. يصنف مدربون الذكاء الاصطناعي الاستجابات المتعددة التي تم إنشاؤها بواسطة النموذج بناءً على مدى ملاءمتها وتماسكها وجودتها. يتم تحويل هذه الملاحظات إلى إشارة مكافأة ، ويتم ضبط النموذج بدقة باستخدام خوارزميات التعلم المعزز.

يتبع GPT-4 ، وهو إصدار متقدم من سلفه GPT-3 ، عملية مماثلة. يتم تدريب النموذج الأولي باستخدام مجموعة بيانات واسعة تحتوي على نصوص من مصادر متنوعة. يتم بعد ذلك دمج ردود الفعل البشرية خلال مرحلة التعلم التعزيزي ، مما يساعد النموذج على التقاط الفروق الدقيقة والتفضيلات الدقيقة التي لا يمكن تشفيرها بسهولة في وظائف المكافآت المحددة مسبقًا.

فوائد RLHF في أنظمة الذكاء الاصطناعي

يقدم RLHF العديد من المزايا في تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT و GPT-4:

• تحسين الأداء: من خلال دمج التعليقات البشرية في عملية التعلم ، تساعد RLHF أنظمة الذكاء الاصطناعي على فهم التفضيلات البشرية المعقدة بشكل أفضل وإنتاج استجابات أكثر دقة وتماسكًا وذات صلة بالسياق.
• القدرة على التكيف: يمكّن RLHF نماذج الذكاء الاصطناعي من التكيف مع المهام والسيناريوهات المختلفة من خلال التعلم من الخبرات والخبرات المتنوعة للمدربين البشريين. تسمح هذه المرونة للنماذج بأداء جيد في مختلف التطبيقات ، من الذكاء الاصطناعي للمحادثة إلى إنشاء المحتوى وما بعده.
• انخفاض التحيزات: تساعد العملية التكرارية لجمع التعليقات وتنقيح النموذج في معالجة التحيزات الموجودة في بيانات التدريب الأولية وتخفيفها. بينما يقوم المدربون البشريون بتقييم وتصنيف المخرجات الناتجة عن النموذج ، يمكنهم تحديد ومعالجة السلوك غير المرغوب فيه ، مما يضمن أن نظام الذكاء الاصطناعي أكثر انسجامًا مع القيم الإنسانية.
• تحسن مستمر: تسمح عملية RLHF بالتحسين المستمر في أداء النموذج. نظرًا لأن المدربين البشريين يقدمون المزيد من التعليقات ويخضع النموذج لتعلم معزز ، يصبح بارعًا بشكل متزايد في توليد مخرجات عالية الجودة.
• سلامة معززة: يساهم RLHF في تطوير أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر أمانًا من خلال السماح للمدربين البشر بتوجيه النموذج بعيدًا عن إنشاء محتوى ضار أو غير مرغوب فيه. تساعد حلقة الملاحظات هذه على ضمان أن تكون أنظمة الذكاء الاصطناعي أكثر موثوقية وجديرة بالثقة في تفاعلاتها مع المستخدمين.

التحديات وآفاق المستقبل

بينما أثبت RLHF فعاليته في تحسين أنظمة الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT و GPT-4 ، لا تزال هناك تحديات يجب التغلب عليها ومجالات للبحث في المستقبل:

• قابلية التوسع: نظرًا لأن العملية تعتمد على التعليقات البشرية ، فإن توسيع نطاقها لتدريب نماذج أكبر وأكثر تعقيدًا يمكن أن يكون كثيفًا للموارد ويستغرق وقتًا طويلاً. يمكن أن يساعد تطوير طرق لأتمتة أو شبه آلية عملية التغذية الراجعة في معالجة هذه المشكلة.
• الغموض والذاتية: ردود الفعل البشرية يمكن أن تكون ذاتية وقد تختلف بين المدربين. يمكن أن يؤدي ذلك إلى تناقضات في إشارات المكافأة وقد يؤثر على أداء النموذج. قد يساعد تطوير مبادئ توجيهية أوضح وآليات بناء إجماع للمدربين البشريين في التخفيف من هذه المشكلة.
• محاذاة القيمة على المدى الطويل: ضمان أن تظل أنظمة الذكاء الاصطناعي متوافقة مع القيم الإنسانية على المدى الطويل هو تحدٍ يجب معالجته. سيكون البحث المستمر في مجالات مثل نمذجة المكافآت وسلامة الذكاء الاصطناعي أمرًا بالغ الأهمية في الحفاظ على محاذاة القيمة مع تطور أنظمة الذكاء الاصطناعي.

RLHF هو نهج تحويلي في تدريب الذكاء الاصطناعي والذي كان محوريًا في تطوير نماذج اللغة المتقدمة مثل ChatGPT و GPT-4. من خلال الجمع بين التعلم المعزز وردود الفعل البشرية ، يمكّن RLHF أنظمة الذكاء الاصطناعي من فهم التفضيلات البشرية المعقدة والتكيف معها بشكل أفضل ، مما يؤدي إلى تحسين الأداء والسلامة. مع استمرار تقدم مجال الذكاء الاصطناعي ، من الأهمية بمكان الاستثمار في مزيد من البحث والتطوير لتقنيات مثل RLHF لضمان إنشاء أنظمة ذكاء اصطناعي ليست قوية فحسب ، بل تتماشى أيضًا مع القيم والتوقعات البشرية.