التعلم المعزز بالتغذية الراجعة البشرية (RLHF)

RLHF (التعلم التعزيزي من ردود الفعل البشرية) هو التعلم التعزيزي من ردود الفعل البشرية في اللغة الصينية.إنها طريقة متقدمة لتدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي تجمع بين التعلم المعزز وردود الفعل البشرية. وهذا النهج يخلق عملية تعلم أكثر قوة من خلال دمج حكمة وخبرة المدربين البشريين في عملية التدريب النموذجية. تستخدم التكنولوجيا ردود الفعل البشرية لإنشاء إشارة مكافأة ثم تعمل على تحسين النموذج من خلال التعلم التعزيزي.

كيف يعمل RLHF

يمكن تقسيم عملية RLHF إلى عدة خطوات:

1. تدريب النموذج الأولي: في البداية، يتم تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي باستخدام التعلم الخاضع للإشراف، حيث يقدم المدربون البشريون أمثلة مصنفة للسلوك الصحيح. يتعلم النموذج كيفية التنبؤ بالإجراء أو الإخراج الصحيح بناءً على المدخلات.
2. جمع ردود الفعل البشرية: بعد تدريب النموذج الأولي، يتم إشراك المدربين البشريين لتقديم ردود الفعل حول أداء النموذج. يقومون بتصنيف النماذج على أساس الجودة أو صحة المخرجات أو الإجراءات التي تولدها. يتم استخدام هذه الملاحظات لإنشاء إشارة مكافأة للتعلم التعزيزي.
3. التعلم التعزيزي: يتم بعد ذلك ضبط النموذج باستخدام تحسين السياسة القريبة (PPO) أو خوارزمية مماثلة تتضمن إشارة مكافأة تم إنشاؤها بشكل مصطنع. ويستمر النموذج في تحسين أدائه من خلال التعلم من التعليقات التي يقدمها المدربون البشريون.
4. العملية التكرارية: تتكرر عملية جمع ردود الفعل البشرية وصقل النموذج من خلال التعلم التعزيزي بشكل تكراري، وبالتالي تحسين أداء النموذج بشكل مستمر.

تتمتع RLHF بالعديد من المزايا في تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT و GPT-4:

1. تحسين الأداء: من خلال دمج ردود الفعل البشرية في عملية التعلم، تساعد RLHF أنظمة الذكاء الاصطناعي على فهم التفضيلات البشرية المعقدة بشكل أفضل وإنتاج استجابات أكثر دقة وتماسكًا وارتباطًا بالسياق.
2. القدرة على التكيف: تمكن RLHF نماذج الذكاء الاصطناعي من التكيف مع المهام والسيناريوهات المختلفة من خلال التعلم من التجارب والخبرات المختلفة للمدربين البشريين. تتيح هذه المرونة للنموذج التفوق في مجموعة متنوعة من التطبيقات، بدءًا من الذكاء الاصطناعي المحادثة وحتى إنشاء المحتوى.
3. تقليل التحيز: تساعد العملية التكرارية لجمع التعليقات وتحسين النموذج على معالجة وتخفيف التحيز الموجود في بيانات التدريب الأولية. عندما يقوم المدربون البشريون بتقييم وتصنيف النتائج التي تولدها النماذج، فإنهم يستطيعون تحديد السلوك السيئ ومعالجته، مما يضمن أن تكون أنظمة الذكاء الاصطناعي أكثر توافقًا مع القيم الإنسانية.
4. التحسين المستمر: تسمح عملية RLHF بالتحسين المستمر لأداء النموذج. وبما أن المدرب البشري يقدم المزيد من التعليقات ويقوم النموذج بأداء التعلم التعزيزي، فإنه يصبح أكثر قدرة على توليد مخرجات عالية الجودة.
5. تعزيز السلامة: يسمح RLHF للمدربين البشريين بتوجيه النماذج لتجنب إنشاء محتوى ضار أو غير مرغوب فيه، وبالتالي المساهمة في تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي الأكثر أمانًا. تساعد حلقة التغذية الراجعة هذه على ضمان أن تكون أنظمة الذكاء الاصطناعي أكثر موثوقية وجدارة بالثقة في تفاعلاتها مع المستخدمين.

مراجع

https://www.datacamp.com/blog/what-is-reinforcement-learning-from-human-feedback