Menschliches Feedback-Verstärkungslernen (RLHF)
RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) ist auf Chinesisch die Bezeichnung für menschliches Feedback-Verstärkungslernen.Es handelt sich um eine fortschrittliche Methode zum Trainieren von KI-Systemen, die bestärkendes Lernen mit menschlichem Feedback kombiniert. Dieser Ansatz schafft einen wirkungsvolleren Lernprozess, indem er das Wissen und die Erfahrung menschlicher Trainer in den Modelltrainingsprozess einbezieht. Die Technologie nutzt menschliches Feedback, um ein Belohnungssignal zu erstellen und verbessert dann das Modell durch bestärkendes Lernen.
So funktioniert RLHF
Der RLHF-Prozess kann in mehrere Schritte unterteilt werden:
1. Erstes Modelltraining: Zunächst werden KI-Modelle mithilfe von überwachtem Lernen trainiert, wobei menschliche Trainer gekennzeichnete Beispiele für korrektes Verhalten liefern. Das Modell lernt, anhand der Eingabe die richtige Aktion oder Ausgabe vorherzusagen.
2. Sammeln von menschlichem Feedback: Nach dem Training des ersten Modells werden menschliche Trainer hinzugezogen, um Feedback zur Leistung des Modells zu geben. Sie bewerten Modelle anhand der Qualität oder Richtigkeit der von ihnen generierten Ausgaben oder Aktionen. Dieses Feedback wird verwendet, um ein Belohnungssignal für das bestärkende Lernen zu erzeugen.
3. Reinforcement Learning: Das Modell wird dann mithilfe der Proximal Policy Optimization (PPO) oder eines ähnlichen Algorithmus, der ein künstlich generiertes Belohnungssignal enthält, feinabgestimmt. Das Modell verbessert seine Leistung kontinuierlich, indem es aus dem Feedback menschlicher Trainer lernt.
4. Iterativer Prozess: Der Prozess des Sammelns menschlichen Feedbacks und der Verfeinerung des Modells durch bestärkendes Lernen wird iterativ wiederholt, wodurch die Leistung des Modells kontinuierlich verbessert wird.
RLHF bietet bei der Entwicklung von KI-Systemen wie ChatGPT und GPT-4 mehrere Vorteile:
1. Verbesserte Leistung: Durch die Einbeziehung menschlichen Feedbacks in den Lernprozess hilft RLHF KI-Systemen, komplexe menschliche Vorlieben besser zu verstehen und genauere, kohärentere und kontextrelevantere Antworten zu geben.
2. Anpassungsfähigkeit: RLHF ermöglicht es KI-Modellen, sich an unterschiedliche Aufgaben und Szenarien anzupassen, indem sie aus den unterschiedlichen Erfahrungen und Fachkenntnissen menschlicher Trainer lernen. Diese Flexibilität ermöglicht es dem Modell, in einer Vielzahl von Anwendungen hervorragende Leistungen zu erbringen, von der Konversations-KI bis zur Inhaltsgenerierung.
3. Reduzieren Sie Verzerrungen: Der iterative Prozess des Sammelns von Feedback und Optimierens des Modells hilft dabei, in den anfänglichen Trainingsdaten vorhandene Verzerrungen zu beheben und zu verringern. Wenn menschliche Trainer die von den Modellen generierten Ergebnisse auswerten und bewerten, können sie Fehlverhalten erkennen und beheben und so sicherstellen, dass KI-Systeme stärker an menschlichen Werten ausgerichtet sind.
4. Kontinuierliche Verbesserung: Der RLHF-Prozess ermöglicht eine kontinuierliche Verbesserung der Modellleistung. Da der menschliche Trainer mehr Feedback gibt und das Modell bestärkendes Lernen durchführt, wird es immer besser darin, qualitativ hochwertige Ergebnisse zu erzeugen.
5. Verbesserte Sicherheit: RLHF ermöglicht es menschlichen Trainern, Modelle anzuleiten, um die Generierung schädlicher oder unerwünschter Inhalte zu vermeiden und so zur Entwicklung sichererer KI-Systeme beizutragen. Diese Feedbackschleife trägt dazu bei, dass KI-Systeme bei der Interaktion mit Benutzern zuverlässiger und vertrauenswürdiger sind.
Verweise
https://www.datacamp.com/blog/what-is-reinforcement-learning-from-human-feedback