Mākslīgā intelekta jomā nesen tiek panākts ievērojams progress pateicoties lielu valodu modeļu (LVM) izstrādei un tehnoloģijām, piemēram, pastiprinātajai apmācībai, izmantojot cilvēku atsauksmes (PA). Tomēr optimizēt LVMs mācīšanās procesu, izmantojot cilvēku atsauksmes, joprojām ir izaicinājums.
Tradicionāli, LVM apmācība ietvēra pasīvo izpēti, kurā modeļi ģenerēja atbildes, pamatojoties uz iepriekšējiem norādījumiem, neaktīvi cenšoties uzlaboties, pamatojoties uz atsauksmēm. Šādas pieejas prasīja daudz interakciju un pierādījās neefektīvas, ja bija nepieciešama ātra modeļa attīstība. Ir izmantotas dažādas pētniecības metodes, piemēram, Boltzmanna izpēte un Infomax, taču bieži vien tās prasīja lielu cilvēku saskarsmi, lai iegūtu pamanāmus rezultātus.
Google Deepmind un Stanfordas Universitātes pētnieki ir ierosinājuši jaunu aktīvas izpētes pieeju, kas iekļauj dubulto Thompson izvēli (TS) un epistēmiskos neironu tīklus (ENN) vaicājumu ģenerēšanai. Šī aktīvās izpētes metode ļauj modeļim aktīvi meklēt informējošas atsauksmes, apzīmējami samazinot vaicājumu skaitu, kas nepieciešams, lai sasniegtu augstas veiktspējas līmeni.
Eksperimentos aģenti ģenerēja atbildes uz 32 norādēm, kuras novērtēja preferences simulētājs. Šo novērtējumu atsauksmes tika izmantotas, lai precizētu atlīdzības modeļus katras ēras beigās. Izvēloties informatīvākās pārus no kandidātu pulka, izmantojot ENN, modelis efektīvāk izpētīja atbildes telpu.
Rezultāti parādīja, ka dubultā Thompsona izvēle (TS) pārspēja citas izpētes metodes, piemēram, Boltzmanna izpēti un Infomax, it īpaši, izmantojot neapzinātības novērtējumus no ENN atlīdzības modeļa. Šī pieeja paātrināja mācīšanās procesu un demonstrēja potenciālu efektīvai izpētei, lai samazinātu cilvēku atsauksmju apjomu, kas nepieciešams.
Šī pētniecība sniedz jaunas iespējas ātrai un efektīvai modeļu uzlabošanai, izmantojot augstākās klases pētniecības algoritmus un neapzinātības novērtējumus. Tā uzsvēra mācīšanās procesa optimizācijas svarīgumu, lai paplašinātu mākslīgā intelekta attīstību. Ar šīm jaunām iespējām mēs varēsim sagaidīt efektīvākus apmācības metodēs lieliem valodu modeļiem un izražojošus AI pielietojumus dažādās nozarēs.
Bieži uzdotie jautājumi:
J: Kāda ir galvenā izaicinājuma būtība optimizējot lielu valodu modeļu (LVM) mācīšanās procesu, izmantojot cilvēku atsauksmes?
A: Galvenā izaicinājuma būtība ir atrast efektīvu veidu, kā uzlabot LVM, pamatojoties uz atsauksmēm, jo tradicionālās metodes ir nepiecišāmu cilvēku saskarsmi un nav bijušas efektīvas.
J: Kas ir aktīvā izpēte LVM kontekstā?
A: Aktīvā izpēte ir pieeja, kurā LVM aktīvi meklē informējošas atsauksmes, lai uzlabotu veiktspēju, nevis balstās uz pasīvo izpēti, kur LVM ģenerē atbildes, balstoties uz iepriekš definētiem norādījumiem.
J: Kas ir dubultā Thompsona izvēle (TS) un epistēmiskie neironu tīkli (ENN)?
A: Dubultā Thompsona izvēle (TS) un epistēmiskie neironu tīkli (ENN) ir tehnikas, kas tiek izmantotas ierosinātajā aktīvās izpētes metodē. Dubultā Thompsona izvēle ir metode, kas līdzsvaro izpēti un ekspluatāciju, bet epistēmiskie neironu tīkli tiek izmantoti vaicājumu ģenerēšanai, lai efektīvi izpētītu atbildes telpu.
J: Kā pētnieki novērtēja LVM veiktspēju?
A: Aģenti ģenerēja atbildes uz 32 norādēm, kuras pēc tam novērtēja preferences simulētājs. Šo novērtējumu atsauksmes tika izmantotas atlīdzības modeļu pilnveidošanai katras ēras beigās.
J: Kādi bija eksperimentu rezultāti?
A: Eksperimenti parādīja, ka dubultā Thompsona izvēle (TS) pārspēja citas izpētes metodes, piemēram, Boltzmanna izpēti un Infomax. Neapzinātības novērtējumu izmantošana no ENN atlīdzības modeļa paātrināja mācīšanās procesu un samazināja cilvēku atsauksmju apjomu, kas nepieciešams.
Definīcijas:
– Lielie valodu modeļi (LVM): Izaicinoši modeļi, kas tiek izmantoti, lai apstrādātu un ģenerētu cilvēku valodu tekstu.
– Pastiprinātā mācīšanās no cilvēkiem saņemtā atsauksmē (PA): Tehnika, kas izmanto cilvēku atsauksmes, lai uzlabotu modeļu veiktspēju ar pastiprināto mācīšanos.
– Boltzmanna izpēte: Metode, kas līdzsvaro izpēti un ekspluatāciju, piešķirot darbībām varbūtības.
– Infomax: Metode, kas maksimizē informācijas saturu aģenta vidē.
Ieteikto saistīto saiti:
– DeepMind: DeepMind ir pētniecības organizācija mākslīgā intelekta jomā, kas ir devusi ievērojamu ieguldījumu šajā jomā.
– Stanfordas universitāte: Stanfordas universitāte ir pazīstama akadēmiskā iestāde, kas atzīta ar savu pētniecību un inovācijām dažādās jomās.
The source of the article is from the blog aovotice.cz