Artificiell intelligens har gjort betydande framsteg på senare år tack vare utvecklingen av stora språkmodeller (LLM) och tekniker som förstärkningsinlärning från mänsklig feedback (RLHF). Men att optimera inlärningsprocessen för LLM genom mänsklig feedback är fortfarande en utmaning.
Traditionellt har träning av LLM inneburit passiv utforskning, där modeller genererade svar baserat på fördefinierade prompter utan aktivt söka förbättringar baserat på feedback. Denna ansats krävde många interaktioner och visade sig ineffektiv för snabb modellförbättring. Olika utforskningsmetoder, såsom Boltzmann Exploration och Infomax, har använts men krävde ofta ett stort antal mänskliga interaktioner för att ge märkbara resultat.
Forskare från Google Deepmind och Stanford University har nu föreslagit en ny ansats för aktiv utforskning, där dubbel Thompson sampling (TS) och epistemiska neurala nätverk (ENN) används för frågegenerering. Denna aktiva utforskning möjliggör att modellen aktivt söker informativ feedback, vilket markant minskar antalet frågor som krävs för att uppnå hög prestanda.
I sina experiment genererade agenter svar på 32 prompter, som sedan utvärderades av en preferenssimulator. Feedbacken från dessa utvärderingar användes för att förbättra belöningsmodellerna i slutet av varje epok. Genom att välja de mest informativa paren från en kandidatpool med hjälp av ENN, utforskade modellen svarsutrymmet mer effektivt.
Resultaten visade att dubbel Thompson sampling (TS) överträffade andra utforskningsmetoder som Boltzmann utforskning och infomax, särskilt vid användning av osäkerhetsuppskattningar från ENN-belöningsmodellen. Denna ansats accelererade inlärningsprocessen och visade potentialen för effektiv utforskning för att minska mängden mänsklig feedback som krävs.
Denna forskning öppnar upp nya möjligheter för snabb och effektiv förbättring av modeller genom att utnyttja avancerade utforskningsalgoritmer och osäkerhetsuppskattningar. Den understryker vikten av att optimera inlärningsprocessen för den bredare utvecklingen av artificiell intelligens. Med dessa framsteg kan vi se fram emot mer effektiva träningsmetoder för stora språkmodeller och spännande AI-applikationer inom olika områden.
FAQ:
Q: Vad är den främsta utmaningen med att optimera inlärningsprocessen för stora språkmodeller (LLM) genom mänsklig feedback?
A: Den främsta utmaningen är att hitta ett sätt att effektivt förbättra LLM baserat på feedback, då traditionella metoder har varit ineffektiva och krävt ett stort antal mänskliga interaktioner.
Q: Vad är aktiv utforskning i sammanhanget med LLM?
A: Aktiv utforskning är en ansats där LLM aktivt söker informativ feedback för att förbättra sin prestanda, istället för att förlita sig på passiv utforskning där den genererar svar baserat på fördefinierade prompter.
Q: Vad är dubbel Thompson sampling (TS) och epistemiska neurala nätverk (ENN)?
A: Dubbel Thompson sampling (TS) och epistemiska neurala nätverk (ENN) är tekniker som används i den föreslagna aktiva utforskningsmetoden. Dubbel Thompson sampling är en metod för att balansera utforskning och utnyttjande, medan epistemiska neurala nätverk används för frågegenerering för att effektivt utforska svarsutrymmet.
Q: Hur utvärderade forskarna prestandan hos LLM?
A: Agenter genererade svar på 32 prompter, som sedan utvärderades av en preferenssimulator. Feedbacken från dessa utvärderingar användes för att förbättra belöningsmodellerna i slutet av varje epok.
Q: Vilka var resultaten av experimenten?
A: Experimenten visade att dubbel Thompson sampling (TS) överträffade andra utforskningsmetoder som Boltzmann-utforskning och infomax. Användningen av osäkerhetsuppskattningar från ENN-belöningsmodellen accelererade inlärningsprocessen och minskade mängden mänsklig feedback som krävdes.
Definitioner:
– Stora språkmodeller (LLM): Avancerade modeller som används för att bearbeta och generera mänsklig skrift.
– Förstärkningsinlärning från mänsklig feedback (RLHF): En teknik som använder mänsklig feedback för att förbättra modellers prestanda genom förstärkningsinlärning.
– Boltzmann Exploration: En metod som balanserar utforskning och utnyttjande genom att tilldela sannolikheter till handlingar.
– Infomax: En metod som maximerar informationsinnehållet i en agents miljö.
Föreslagna relaterade länkar:
– DeepMind: DeepMind är en AI-forskningsorganisation som har gjort betydande insatser inom området.
– Stanford University: Stanford University är en välrenommerad akademisk institution känd för sin forskning och innovation inom olika områden.
The source of the article is from the blog elektrischnederland.nl