რა არის RLHF? აღწერეთ სწავლების სამი ეტაპი.
sobes.tech AI
პასუხი AI-სგან
RLHF (ადამიანური გამოხმაურებით გამაძლიერებელი სწავლება) არის მეთოდი მოდელების, განსაკუთრებით დიდი ენის მოდელების (LLM), სწავლებისთვის, რომელიც აერთიანებს გამაძლიერებელ სწავლებას და ადამიანის გამოხმაურებას პასუხების ხარისხის გასაუმჯობესებლად.
RLHF-ის სამი ძირითადი ეტაპი:
-
ადამიანური გამოხმაურებით მონაცემების შეგროვება — ექსპერტები აფასებენ ან რეიტინგულობენ მოდელის პასუხებს სხვადასხვა მოთხოვნებზე, ქმნიან პრეფერენციების მონაცემთა ბაზას.
-
შეფასების მოდელის (საჩუქრის მოდელის) სწავლება — შეგროვილი მონაცემების საფუძველზე, სწავლება ხდება მოდელი, რომელიც პროგნოზირებს, რამდენად კარგი არის პასუხი ადამიანის თვალსაზრისით.
-
გამაძლიერებელი სწავლება (RL) — ორიგინალური ენის მოდელი დამატებით სწავლობს RL ალგორითმების (მაგ., PPO) გამოყენებით, ოპტიმიზირებს თავის პასუხებს, რათა მაქსიმუმზე მიიყვანოს შეფასების მოდელის წინასწარ პროგნოზირებული ჯილდო.
ეს მიდგომა საშუალებას აძლევს მოდელს უკეთ შეესაბამებოდეს ადამიანის მოლოდინებს და გაუმჯობესდეს ტექსტის გენერაციის ხარისხი, განიხილავს არა მხოლოდ ალბათობას, არამედ მომხმარებელთა პრეფერენციებს.