2023 年，ChatGPT 等人工智能工具的采用率大幅上升。 这种激增引发了激烈的争论，人们正在讨论人工智能的好处、挑战以及对社会的影响。 因此，了解如何 大型语言模型 (LLM) 为这些先进的人工智能工具提供动力。
在本文中，我们将讨论人类反馈强化学习 (RLHF) 的作用。 这种方法融合了强化学习和人工输入。 我们将探讨 RLHF 是什么、它的优点、局限性以及它在生成人工智能世界中日益增长的重要性。
什么是基于人类反馈的强化学习？
人类反馈强化学习 (RLHF) 将经典强化学习 (RL) 与人类反馈相结合。 这是一种精细的人工智能训练技术。 此方法是创建先进的、以用户为中心的关键 生成式人工智能 模型，特别是自然语言处理任务。
了解强化学习 (RL)
为了更好地理解 RLHF，首先了解强化学习 (RL) 的基础知识非常重要。 强化学习是一种机器学习方法，人工智能代理在环境中采取行动以实现目标。 人工智能通过对其行为进行奖励或惩罚来学习决策。 这些奖励和惩罚引导它走向偏好的行为。 这类似于通过奖励良好的行为并纠正或忽略错误的行为来训练宠物。
RLHF 中的人为因素
RLHF 在此过程中引入了一个关键组成部分：人类判断。 在传统的强化学习中，奖励通常是预先定义的，并受到程序员预测人工智能可能遇到的每种可能场景的能力的限制。 人类反馈给学习过程增加了一层复杂性和细微差别。
人类评估人工智能的行为和输出。 它们提供比二元奖励或惩罚更复杂和上下文敏感的反馈。 这种反馈可以有多种形式，例如对响应的适当性进行评级。 它提出了更好的替代方案，或者表明人工智能的输出是否在正确的轨道上。
RLHF的应用
在语言模型中的应用
语言模型如 ChatGPT 是 RLHF 的主要候选人。 虽然这些模型首先对大量文本数据集进行大量训练，帮助它们预测和生成类似人类的文本，但这种方法有局限性。 语言本质上是微妙的、依赖于上下文的、并且不断发展的。 传统强化学习中的预定义奖励无法完全捕捉到这些方面。
RLHF 通过将人类反馈纳入训练循环来解决这个问题。 人们审查人工智能的语言输出并提供反馈，然后模型使用这些反馈来调整其响应。 这个过程可以帮助人工智能理解语气、上下文、恰当性甚至幽默等微妙之处，而这些微妙之处很难用传统的编程术语进行编码。
RLHF 的其他一些重要应用包括：
自主车辆
RLHF 显着影响自动驾驶汽车的训练。 人类反馈可以帮助这些车辆理解训练数据中未充分体现的复杂场景。 这包括应对不可预测的情况并做出瞬间决定，例如何时让路给行人。
个性化图书推荐服务
在在线购物和内容流媒体领域，RLHF 可以量身定制推荐。 它通过从用户的交互和反馈中学习来实现这一点。 这将为增强用户体验带来更准确和个性化的建议。
医疗保健诊断
在医疗诊断中，RLHF 有助于微调 AI 算法。 它通过整合医疗专业人员的反馈来实现这一点。 这有助于通过 MRI 和 X 射线等医学图像更准确地诊断疾病。
互动娱乐
在视频游戏和互动媒体中，RLHF 可以创建动态叙事。 它根据玩家的反馈和选择来调整故事情节和角色互动。 这会带来更具吸引力和个性化的游戏体验。
RLHF 的好处
- 提高准确性和相关性：人工智能模型可以从人类反馈中学习，以产生更准确、与上下文相关且用户友好的输出。
- 适应性：RLHF 允许 AI 模型比传统 RL 更有效地适应新信息、不断变化的上下文和不断发展的语言使用。
- 类人交互：对于聊天机器人等应用程序，RLHF 可以创造更自然、更有吸引力、更令人满意的对话体验。
挑战和考虑
尽管有其优点，RLHF 也并非没有挑战。 一个重要的问题是人类反馈中可能存在偏见。 由于人工智能从人类反应中学习，因此反馈中的任何偏见都可以转移到人工智能模型中。 降低这种风险需要对人类反馈池进行仔细管理和多样性。
另一个考虑因素是获得高质量的人类反馈的成本和精力。 它可能是资源密集型的，因为它可能需要人们的持续参与来指导人工智能的学习过程。
ChatGPT 如何使用 RLHF？
ChatGPT 使用 RLHF 来提高其对话技巧。 以下是其工作原理的简单分解：
- 从数据中学习：ChatGPT 使用大量数据集开始训练。 它的初始任务是预测句子中的下一个单词。 这种预测能力构成了其下一代技能的基础。
- 理解人类语言：自然语言处理 (NLP) 帮助 ChatGPT 了解人类如何说话和写作。 NLP 使 AI 的反应更加自然。
- 面临限制：即使有海量数据，ChatGPT 也会陷入困境。 有时，用户请求是模糊或复杂的。 ChatGPT 可能无法完全掌握它们。
- 使用 RLHF 进行改进： RLHF 在这里发挥作用。 人类对 ChatGPT 的响应提供反馈。 他们指导人工智能什么听起来自然，什么不自然。
- 向人类学习：ChatGPT 通过人工输入进行改进。 它变得更善于抓住问题的目的。 它学会以类似于人类自然对话的方式进行回复。
- 超越简单的聊天机器人：ChatGPT 使用 RLHF 创建响应，这与具有预先写好的答案的基本聊天机器人不同。 它理解问题的意图，并给出有用且听起来像人类的答案。
因此，RLHF 帮助人工智能超越仅仅预测单词。 它学习构建连贯的、类似人类的句子。 这种训练使 ChatGPT 与常规聊天机器人不同且更先进。
结论
RLHF 代表了人工智能训练的重大进步，特别是对于需要细致入微的理解和生成人类语言的应用程序。
RLHF 帮助开发人工智能模型，这些模型在交互方面更加准确、适应性更强且类似于人类。 它将传统强化学习的结构化学习与人类判断的复杂性相结合。
随着人工智能的不断发展，RLHF 可能会在弥合人类和机器理解之间的差距方面发挥关键作用。