ヒューマンフィードバック強化学習 RLHF

RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) 中国語はヒューマンフィードバック強化学習です。これは、強化学習と人間のフィードバックを組み合わせた、AI システムをトレーニングする高度な方法です。これは、人間のトレーナーの知恵と経験をモデルのトレーニング プロセスに組み込むことで、より強力な学習プロセスを作成する方法です。このテクノロジーは人間のフィードバックを使用して報酬信号を作成し、強化学習を使用してモデルを改善します。

RLHF の仕組み

RLHF のプロセスはいくつかのステップに分けることができます。

1. 初期モデル トレーニング: 最初に、AI モデルは教師あり学習を使用してトレーニングされます。この学習では、人間のトレーナーがラベル付きの正しい動作の例を提供します。モデルは、入力が与えられた場合に正しいアクションまたは出力を予測することを学習します。
2. 人間のフィードバックを収集する: 最初のモデルをトレーニングした後、人間のトレーナーが関与して、モデルのパフォーマンスに関するフィードバックを提供します。生成される出力または操作の品質または正確さに基づいてモデルをランク付けします。このフィードバックは、強化学習の報酬信号を作成するために使用されます。
3. 強化学習: 次に、モデルは、人工的に生成された報酬シグナルを組み込んだ近接ポリシー最適化 (PPO) または同様のアルゴリズムを使用して微調整されます。このモデルは、人間のトレーナーから提供されるフィードバックから学習することでパフォーマンスを向上させ続けます。
4. 反復プロセス: 人間のフィードバックを収集し、強化学習によってモデルを改善するプロセスが反復的に繰り返されるため、モデルのパフォーマンスが継続的に向上します。

RLHF には、ChatGPT や GPT-4 などの AI システムの開発においていくつかの利点があります。

1. パフォーマンスの向上：人間のフィードバックを学習プロセスに組み込むことで、RLHF は AI システムが人間の複雑な好みをよりよく理解し、より正確で一貫性のある状況に応じた応答を生成できるようにします。
2. 適応性: RLHF により、人間のトレーナーのさまざまな経験や専門知識から学習することで、AI モデルがさまざまなタスクやシナリオに適応できるようになります。この柔軟性により、モデルは会話型 AI からコンテンツ生成などに至るまで、さまざまなアプリケーションで優れた性能を発揮できます。
3. バイアスを軽減する: フィードバックを収集し、モデルを最適化する反復プロセスは、初期トレーニング データに存在するバイアスに対処し、軽減するのに役立ちます。人間のトレーナーがモデルによって生成された出力を評価してランク付けすると、悪い行動を特定して対処できるため、AI システムが人間の価値観とより一致することが保証されます。
4. 継続的な改善: RLHF プロセスにより、モデルのパフォーマンスを継続的に改善できます。人間のトレーナーがより多くのフィードバックを提供し、モデルが強化学習に取り組むにつれて、高品質の出力を生成する能力が向上します。
5. セキュリティの強化: RLHF は、人間のトレーナーが有害なコンテンツや望ましくないコンテンツの生成を回避するようにモデルをガイドできるようにすることで、より安全な AI システムの開発を支援します。このフィードバック ループは、AI システムがユーザーとの対話においてより信頼できるものであることを保証するのに役立ちます。

参考文献

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