Umjetna inteligencija je ostvarila značajan napredak u posljednjim godinama, zahvaljujući razvoju velikih jezičkih modela (LLM) i tehnika poput učenja iz pojačane povratne informacije od ljudi (RLHF). Međutim, optimizacija procesa učenja LLM pomoću povratne informacije ljudi i dalje predstavlja izazov.
Tradicijska obuka LLM-a uključivala je pasivno istraživanje, gdje su modeli generirali odgovore temeljene na unaprijed definiranim poticajima bez aktivnog traženja poboljšanja na temelju povratne informacije. Ovaj pristup zahtijevao je mnogo interakcija i pokazao se neefikasnim za brzo poboljšanje modela. Različite metode istraživanja, kao što su Boltzmannovo istraživanje i Infomaks, su korištene, ali su često zahtijevale veliki broj ljudskih interakcija kako bi dale primjetne rezultate.
Istraživači iz Google Deepmind-a i Stanford University-a sada su predložili novi pristup aktivnom istraživanju, uključujući dvostruko Thompsonovo uzorkovanje (TS) i epistemičke neuronske mreže (ENN) za generiranje upita. Ova metoda aktivnog istraživanja omogućava modelu da aktivno traži informativnu povratnu informaciju, značajno smanjujući broj upita potrebnih za postizanje visoke razine performansi.
U njihovim eksperimentima, agenti su generirali odgovore na 32 poticaja koji su bili evaluirani od strane simulatora preferencija. Povratna informacija iz ovih evaluacija korištena je za poboljšanje modela nagrade na kraju svake epohe. Odabirom najinformativnijih parova iz grupe kandidata koristeći ENN, model je učinkovitije istražio prostor odgovora.
Rezultati su pokazali da dvostruko Thompsonovo uzorkovanje (TS) nadmašuje druge metode istraživanja poput Boltzmannovog istraživanja i Infomax-a, posebno kada se koriste procjene nesigurnosti iz ENN modela nagrade. Ovaj pristup ubrzao je proces učenja i pokazao potencijal za efikasno istraživanje radi smanjenja volumena ljudske povratne informacije potrebne.
Ovo istraživanje otvara nove mogućnosti za brzo i učinkovito poboljšanje modela pomoću naprednih algoritama istraživanja i procjena nesigurnosti. Ističe važnost optimizacije procesa učenja za širi napredak umjetne inteligencije. Zahvaljujući ovim naprednim tehnikama, možemo se nadati efikasnijim metodama obuke za velike jezičke modele i uzbudljivim primjenama umjetne inteligencije u različitim područjima.
FAQ odjeljak:
P: Koji je glavni izazov u optimizaciji procesa učenja velikih jezičkih modela (LLM) pomoću povratne informacije ljudi?
O: Glavni izazov je pronaći način kako efikasno poboljšati LLM na temelju povratne informacije, budući da su tradicionalne metode bile neefikasne i zahtijevale su veliki broj ljudskih interakcija.
P: Što je aktivno istraživanje u kontekstu LLM-a?
O: Aktivno istraživanje je pristup u kojem LLM aktivno traži informativnu povratnu informaciju kako bi poboljšao svoje performanse, umjesto da se oslanja na pasivno istraživanje gdje generira odgovore na temelju unaprijed definiranih poticaja.
P: Što su dvostruko Thompsonovo uzorkovanje (TS) i epistemičke neuronske mreže (ENN)?
O: Dvostruko Thompsonovo uzorkovanje (TS) i epistemičke neuronske mreže (ENN) su tehnike koje se koriste u predloženom aktivnom istraživanju. Dvostruko Thompsonovo uzorkovanje je metoda za balansiranje istraživanja i iskorištavanja, dok se epistemičke neuronske mreže koriste za generiranje upita kako bi se učinkovito istražio prostor odgovora.
P: Kako su istraživači evaluirali performansu LLM-a?
O: Agenti su generirali odgovore na 32 poticaja, koji su zatim evaluirani od strane simulatora preferencija. Povratna informacija iz ovih evaluacija korištena je za poboljšanje modela nagrade na kraju svake epohe.
P: Koji su rezultati eksperimenata?
O: Eksperimenti su pokazali da dvostruko Thompsonovo uzorkovanje (TS) nadmašuje druge metode istraživanja poput Boltzmannovog istraživanja i Infomax-a. Korištenje procjena nesigurnosti iz ENN modela nagrade ubrzalo je proces učenja i smanjilo količinu ljudske povratne informacije potrebne.
Definicije:
– Veliki jezički modeli (LLM): Napredni modeli koji se koriste za obradu i generiranje teksta na jezicima.
– Učenje iz pojačane povratne informacije (RLHF): Tehnika koja koristi povratnu informaciju ljudi za poboljšanje performansi modela kroz učenje iz pojačanja.
– Boltzmannovo istraživanje: Metoda koja balansira istraživanje i iskorištavanje dodjeljivanjem vjerojatnosti radnji.
– Infomax: Metoda koja maksimizira informacijski sadržaj u okruženju agenta.
Predloženi povezani linkovi:
– DeepMind: DeepMind je istraživačka organizacija za umjetnu inteligenciju koja je ostvarila značajan doprinos u području.
– Stanford University: Stanford University je renomirana akademska institucija poznata po istraživanju i inovacijama u različitim područjima.
The source of the article is from the blog girabetim.com.br