Umetna inteligenca je v zadnjih letih dosegla pomembne premike, zahvaljujoč razvoju velikih jezikovnih modelov (LLM) in tehnik kot je ojačano učenje na podlagi človeške povratne informacije (RLHF). Vendar pa še vedno ostaja izziv optimizacija procesa učenja LLM s pomočjo človeške povratne informacije.
Klasično usposabljanje LLM je vključevalo pasivno raziskovanje, pri čemer so modeli ustvarili odgovore na podlagi predhodno določenih spodbud, vendar niso aktivno iskali izboljšav na podlagi povratnih informacij. Ta pristop je zahteval veliko interakcij in se je izkazal za neučinkovitega pri hitri izboljšavi modela. Različne metode raziskovanja, kot je Boltzmannovo raziskovanje in Infomax, so bile uporabljene, vendar so pogosto zahtevale veliko število človeških interakcij, da so bile opazne rezultate.
Raziskovalci iz Googlovega Deepmind in Stanford University so sedaj predlagali nov pristop k aktivnemu raziskovanju, ki vključuje dvojno Thompsonovo vzorčenje (TS) in epistemične nevronske mreže (ENN) za ustvarjanje poizvedb. Ta pristop aktivnega raziskovanja omogoča modelu aktivno iskanje informativnih povratnih informacij, kar bistveno zmanjša število poizvedb, potrebnih za dosego visoke kakovosti.
V njihovih poskusih so agenti ustvarili odgovore na 32 spodbud, ki so bile ocenjene s pomočjo simulatorjev preferenc. Povratno informacijo iz teh ocen so uporabili za izboljšanje modelov nagrad na koncu vsake epohe. Z izbiranjem najinformativnejših parov iz bazena kandidatov z uporabo ENN je model učinkoviteje raziskoval prostor odgovorov.
Rezultati so pokazali, da je dvojno Thompsonovo vzorčenje (TS) presegalo druge metode raziskovanja, kot je Boltzmannovo raziskovanje in Infomax, še posebej pri uporabi ocen negotovosti iz modela nagrade ENN. Ta pristop je pospešil proces učenja in dokazal potencial za učinkovito raziskovanje zmanjšanja obsega človeške povratne informacije, ki je potreben.
Ta raziskava odpira nove možnosti za hitro in učinkovito izboljšanje modela z izkoriščanjem naprednih algoritmov raziskovanja in ocen negotovosti. Poudarja pomembnost optimizacije procesa učenja za širši napredek umetne inteligence. S temi napredki se lahko veselimo bolj učinkovitih metod usposabljanja za velike jezikovne modele in zanimivih uporab umetne inteligence na različnih področjih.
Pogosta vprašanja:
V: Kateri je glavni izziv pri optimizaciji procesa učenja velikih jezikovnih modelov (LLM) s človeško povratno informacijo?
O: Glavni izziv je najti način, kako učinkovito izboljšati LLM na podlagi povratne informacije, saj so tradicionalne metode neučinkovite in zahtevajo veliko število človeških interakcij.
V: Kaj je aktivno raziskovanje v kontekstu LLM?
O: Aktivno raziskovanje je pristop, kjer LLM aktivno išče informativno povratno informacijo za izboljšanje svoje zmogljivosti, namesto da se zanaša na pasivno raziskovanje, kjer ustvarja odgovore na predhodno določene spodbude.
V: Kaj sta dvojno Thompsonovo vzorčenje (TS) in epistemične nevronske mreže (ENN)?
O: Dvojno Thompsonovo vzorčenje (TS) in epistemične nevronske mreže (ENN) sta tehniki, uporabljene v predlaganem pristopu aktivnega raziskovanja. Dvojno Thompsonovo vzorčenje je metoda za uravnoteženje raziskovanja in izkoriščanja, medtem ko se epistemične nevronske mreže uporabljajo za ustvarjanje poizvedb za učinkovito raziskovanje prostora odgovorov.
V: Kako so raziskovalci ocenili uspešnost LLM?
O: Agenti so ustvarili odgovore na 32 spodbud, ki so jih nato ocenili s simulatorjem preferenc. Povratna informacija teh ocen je bila uporabljena za dodelitev nagrad na koncu vsake epohe.
V: Kakšni so bili rezultati poskusov?
O: Poskusi so pokazali, da je dvojno Thompsonovo vzorčenje (TS) preseglo druge metode raziskovanja, kot je Boltzmannovo raziskovanje in Infomax. Uporaba ocen negotovosti iz modela nagrade ENN je pospešila proces učenja in zmanjšala potrebo po človeški povratni informaciji.
Opredelitev:
– Veliki jezikovni modeli (LLM): Napredni modeli, ki se uporabljajo za obdelavo in generiranje človeškega jezikovnega besedila.
– Ojačano učenje na podlagi človeške povratne informacije (RLHF): Tehnika, ki uporablja človeško povratno informacijo za izboljšanje zmogljivosti modelov s pomočjo ojačanega učenja.
– Boltzmannovo raziskovanje: Metoda, ki uravnoteži raziskovanje in izkoriščanje z dodeljevanjem verjetnosti akcijam.
– Infomax: Metoda, ki maksimizira vsebnost informacij v okolju agenta.
Predlagane povezave:
– DeepMind: DeepMind je raziskovalna organizacija za umetno inteligenco, ki je prispevala pomembne prispevke na tem področju.
– Stanford University: Stanford University je priznano akademsko ustanovo, znano po svojem raziskovanju in inovacijah na različnih področjih.
The source of the article is from the blog portaldoriograndense.com