Штучний інтелект зробив значні кроки в останні роки, завдяки розвитку великих мовних моделей (ЛММ) та таких технік, як навчання з посиленням за допомогою зворотного зв’язку від людини (НЗЛЛ). Однак, оптимізація процесу навчання ЛММ за допомогою зворотного зв’язку від людини залишається складністю.
Традиційно навчання ЛММ передбачало пасивне дослідження, де моделі генерували відповіді на основі заздалегідь визначених специфікацій, не намагаючись активно покращити результати на основі зворотного зв’язку. Цей підхід потребував багатьох взаємодій і виявився неефективним для швидкого покращення моделі. Були використані різні методи дослідження, такі як Boltzmann Exploration та Infomax, але вони часто вимагали великої кількості взаємодій з людьми для отримання помітних результатів.
Дослідники з Google Deepmind та Стенфордського університету запропонували новий підхід до активного дослідження, який поєднує подвійний Томпсонів вибіркування (ТС) та епістемічні нейронні мережі (ЕНМ) для генерації запитів. Цей активний підхід дозволяє моделі активно знаходити інформативний зворотний зв’язок, значно зменшуючи кількість запитів, необхідних для досягнення високих результатів.
У своїх експериментах агенти генерували відповіді на 32 специфікації, які оцінював симулятор відмінностей. Зворотний зв’язок з цих оцінок використовувався для вдосконалення моделей нагород в кінці кожної епохи. Вибираючи найінформативніші пари з пула кандидатів з використанням ЕНМ, модель ефективніше досліджувала простір відповідей.
Результати показали, що подвійне Томпсоніве вибіркування (ТС) перевищує інші методи дослідження, такі як Boltzmann Exploration і Infomax, особливо коли використовуються оцінки невизначеності з моделі нагород ЕНМ. Цей підхід прискорив процес навчання і продемонстрував потенціал для ефективного дослідження з метою зменшення об’єму зворотного зв’язку від людини, необхідного для досягнення результатів.
Це дослідження відкриває нові можливості для швидкого та ефективного поліпшення моделі за допомогою передових алгоритмів дослідження та оцінок невизначеності. Воно підкреслює важливість оптимізації процесу навчання для загального розвитку штучного інтелекту. З цими досягненнями, ми можемо очікувати більш ефективні методи навчання великих мовних моделей та захоплюючі застосування штучного інтелекту в різних галузях.
Часті запитання:
П: Яка головна складність при оптимізації процесу навчання великих мовних моделей (ЛММ) за допомогою зворотного зв’язку від людини?
В: Головна складність полягає в тому, як ефективно покращити ЛММ на основі зворотного зв’язку, оскільки традиційні методи були неефективними та вимагали великої кількості взаємодій з людьми.
П: Що таке активне дослідження в контексті ЛММ?
В: Активне дослідження – це підхід, при якому ЛММ активно шукає інформативний зворотний зв’язок для поліпшення своєї продуктивності, замість пасивного дослідження, коли вона генерує відповіді на основі заздалегідь визначених специфікацій.
П: Що таке подвійне Томпсоніве вибіркування (ТС) та епістемічні нейронні мережі (ЕНМ)?
В: Подвійне Томпсоніве вибіркування (ТС) та епістемічні нейронні мережі (ЕНМ) – це техніки, що використовуються в запропонованому методі активного дослідження. Подвійне Томпсоніве вибіркування – це метод балансування дослідження та експлуатації шляхом призначення ймовірностей дій. Епістемічні нейронні мережі використовуються для генерації запитів для ефективного дослідження простору відповідей.
П: Як дослідники оцінювали продуктивність ЛММ?
В: Агенти генерували відповіді на 32 специфікації, які потім оцінював симулятор відмінностей. Зворотний зв’язок з цих оцінок використовувався для вдосконалення нагородних моделей в кінці кожної епохи.
П: Які були результати експериментів?
В: Експерименти показали, що подвійне Томпсоніве вибіркування (ТС) перевищило інші методи дослідження, такі як Boltzmann Exploration та Infomax. Використання оцінок невизначеності з моделі нагород ЕНМ прискорило процес навчання і зменшило кількість зворотного зв’язку від людини.
Визначення:
– Великі мовні моделі (ЛММ): Високорозвинуті моделі, що використовуються для обробки та генерації тексту людської мови.
– Навчання з посиленням за допомогою зворотного зв’язку від людини (НЗЛЛ): Техніка, яка використовує зворотний зв’язок від людини для поліпшення продуктивності моделей за допомогою навчання з посиленням.
– Boltzmann Exploration: Метод, що збалансовує дослідження та експлуатацію шляхом присвоєння ймовірностей діям.
– Infomax: Метод, який максимізує інформаційний вміст в середовищі агента.
Запропоновані пов’язані посилання:
– DeepMind: DeepMind – це дослідницька організація зі штучного інтелекту, яка зробила значний внесок у галузь.
– Стенфордський університет: Стенфордський університет – це відомий навчальний заклад, відомий своїми дослідженнями та інноваціями в різних галузях.
The source of the article is from the blog lokale-komercyjne.pl