Apprentissage Par Renforcement Par Rétroaction Humaine (RLHF)
RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) est l'apprentissage par renforcement par rétroaction humaine en chinois.Il s’agit d’une méthode avancée de formation des systèmes d’IA qui combine l’apprentissage par renforcement avec le retour d’information humain. Il s’agit d’une approche qui crée un processus d’apprentissage plus puissant en intégrant la sagesse et l’expérience des formateurs humains dans le processus de formation du modèle. La technologie utilise le retour d’information humain pour créer un signal de récompense, puis améliore le modèle grâce à l’apprentissage par renforcement.
Comment fonctionne RLHF
Le processus RLHF peut être divisé en plusieurs étapes :
1. Formation initiale du modèle : Au départ, les modèles d’IA sont formés à l’aide d’un apprentissage supervisé, où les formateurs humains fournissent des exemples étiquetés de comportement correct. Le modèle apprend à prédire l’action ou la sortie correcte en fonction de l’entrée.
2. Collecte de commentaires humains : après avoir formé le modèle initial, des formateurs humains sont impliqués pour fournir des commentaires sur les performances du modèle. Ils classent les modèles en fonction de la qualité ou de l’exactitude des résultats ou des actions qu’ils génèrent. Ce retour d’information est utilisé pour créer un signal de récompense pour l’apprentissage par renforcement.
3. Apprentissage par renforcement : le modèle est ensuite affiné à l’aide de l’optimisation de la politique proximale (PPO) ou d’un algorithme similaire qui inclut un signal de récompense généré artificiellement. Le modèle continue d’améliorer ses performances en apprenant des retours fournis par les formateurs humains.
4. Processus itératif : le processus de collecte des commentaires humains et d’affinement du modèle par le biais de l’apprentissage par renforcement est répété de manière itérative, améliorant ainsi continuellement les performances du modèle.
RLHF présente plusieurs avantages dans le développement de systèmes d'IA tels que ChatGPT et GPT-4 :
1. Performances améliorées : en intégrant le retour d’information humain dans le processus d’apprentissage, RLHF aide les systèmes d’IA à mieux comprendre les préférences humaines complexes et à produire des réponses plus précises, cohérentes et contextuellement pertinentes.
2. Adaptabilité : RLHF permet aux modèles d’IA de s’adapter à différentes tâches et scénarios en apprenant des différentes expériences et expertises des formateurs humains. Cette flexibilité permet au modèle d’exceller dans une variété d’applications, de l’IA conversationnelle à la génération de contenu.
3. Réduire les biais : le processus itératif de collecte de commentaires et d’optimisation du modèle permet de traiter et d’atténuer les biais présents dans les données de formation initiales. Lorsque les formateurs humains évaluent et classent les résultats générés par les modèles, ils peuvent identifier et corriger les mauvais comportements, garantissant ainsi que les systèmes d’IA sont davantage alignés sur les valeurs humaines.
4. Amélioration continue : Le processus RLHF permet une amélioration continue des performances du modèle. À mesure que le formateur humain fournit davantage de retours et que le modèle effectue un apprentissage par renforcement, il devient de plus en plus apte à générer des résultats de haute qualité.
5. Sécurité renforcée : RLHF permet aux formateurs humains de guider les modèles pour éviter de générer du contenu nuisible ou indésirable, contribuant ainsi au développement de systèmes d'IA plus sûrs. Cette boucle de rétroaction permet de garantir que les systèmes d’IA sont plus fiables et dignes de confiance dans leurs interactions avec les utilisateurs.
Références
https://www.datacamp.com/blog/what-is-reinforcement-learning-from-human-feedback