Prihlásiť sa Odoberať
Technológia

Učenie jazykových modelov RLHF

Učenie jazykových modelov pomocou RLHF je kľúčové pre bezpečnosť a efektívne nasledovanie inštrukcií. Post-tréningové techniky, ako FLAN, Alpaca a DPO, vylepšujú LLM, no vyžadujú kvalitné dáta a riešia problémy s halucináciami.

Učenie jazykových modelov RLHF
Photo by Wilhelm Gunkel/Unsplash

Prednáška z kurzu Stanford CS336, ktorá sa venuje post-tréningovým technikám pre veľké jazykové modely (LLM), predstavuje fascinujúci pohľad na to, ako vylepšujeme schopnosť modelov nasledovať inštrukcie a zároveň zabezpečujeme ich bezpečnosť. Dnes sme sa zamerali na Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) – metódu, ktorá posúva LLM od jednoduchých, ale neohrabaných systémov k sofistikovaným nástrojom schopným zvládnuť komplexné úlohy a zároveň minimalizovať riziko zneužitia.

Kľúčové poznatky

  • Post-tréning je kľúčový: Prechod od predtrénovaných modelov (ako GPT-3) k modelom, ktoré dokážu efektívne nasledovať inštrukcie (napríklad ChatGPT), predstavuje zásadný posun v praktickosti LLM.
  • Bezpečnosť a obsahová moderácia: S rastúcou popularitou LLM je zabezpečenie bezpečnosti a kvality obsahu kriticky dôležité pre komerčné aplikácie.
  • RLHF ako riešenie: RLHF umožňuje modelom učiť sa špecifické správanie na základe ľudskej odozvy, čo vedie k lepším výsledkom a bezpečnejšiemu používaniu.
  • Výzvy pri zbieraní dát: Získavanie kvalitných tréningových dát pre RLHF je náročné a vyžaduje si dôkladné zváženie kvality, dĺžky, štýlu a bezpečnostných aspektov.
  • Mid-training: Integrácia inštrukčného učenia do predtrénovania: Moderné prístupy integrujú inštrukčné učenie priamo do neskorších fáz predtrénovania, čím sa zlepšuje efektivita a minimalizuje riziko "katastrofického zabúdania".

Inštrukčné učenie: Od FLAN po Stanford Alpaca

Prednáška začína zdôraznením potreby post-tréningových techník na vylepšenie LLM. Predténované modely, hoci obsahujú obrovské množstvo informácií, nie sú automaticky použiteľné. Inštrukčné učenie sa snaží tieto modely naučiť špecifické správanie a reagovať na inštrukcie efektívnym spôsobom.

Prednášajúci predstavil rôzne prístupy k zbieraniu tréningových dát pre inštrukčné učenie:

  • FLAN: Agreguje existujúce datasety NLP do rozsiahlej metadatovej sady, čo umožňuje modelom učiť sa z širokej škály úloh.
  • Open Assistant: Využíva ľudsky napísané inštrukcie od nadšencov online, čím prináša diverzitu a kreatívnosť do tréningových dát.
  • Stanford Alpaca: Používa LLM na generovanie inštrukčného učenia, čo je relatívne lacnejší prístup, ale vyžaduje si dôkladnú kontrolu kvality.

Interaktívny experiment demonštroval náročnosť vytvárania detailných a kvalitných odpovedí, pričom sa ukázalo, že crowdsourcingové dáta často obsahujú kratšie a menej presné reakcie. To zdôrazňuje potrebu dôkladného overovania a filtrovania tréningových dát.

Problém halucinácií a riešenia s RLHF

Jednou z hlavných výziev pri inštrukčnom učení je riziko "halucinácií" – keď modely vytvárajú informácie, ktoré nie sú založené na skutočnosti. Prednášajúci upozornil, že len preto, že model používa zdroje (napríklad citácie), neznamená to automaticky, že jeho odpovede sú správne.

John Schulman argumentuje, že nútenie modelov odpovedať na otázky, ktorým nerozumejú, ich môže viesť k tomu, že sa naučia vytvárať falošné citácie ako skratku namiesto získavania skutočných znalostí.

RLHF prichádza ako riešenie tohto problému. Namiesto toho, aby modely len napodobňovali referenčnú distribúciu (p*), RLHF maximalizuje odmeny definované ľudskou odozvou. To umožňuje modelom učiť sa abstinovať, keď nemajú dostatočné znalosti, čím sa znižuje riziko halucinácií.

Výzvy pri zbieraní a hodnotení dát pre RLHF

Zbieranie kvalitných anotácií pre RLHF je náročné. Proces zahŕňa generovanie výstupov modelom, porovnávanie ich v pároch a získavanie ľudských úsudkov o tom, ktorý výstup je lepší. To si vyžaduje detailné pokyny pre annotátorov a špecializované skupiny, ktoré zabezpečujú konzistentnosť a kvalitu anotácií.

Prednášajúci upozornil na rôzne problémy: časové obmedzenia, potenciál AI asistencie (napríklad pomocou GPT-4), ktorá môže skresliť výsledky, a etické otázky týkajúce sa spravodlivého odmeňovania annotátorov.

DPO: Zjednodušenie RLHF

Prednáška predstavila Direct Preference Optimization (DPO) ako zjednodušenú alternatívu k PO (Proximal Policy Optimization). DPO pretransformuje problém posilkového učenia na problém maximalizácie pravdepodobnosti pomocou supervisovaných strát, čím sa zjednodušuje implementácia a trénovanie.

Záverečné myšlienky a odporúčania

Prednáška z kurzu Stanford CS336 ponúka cenný pohľad do sveta post-tréningových techník pre LLM. Zistenia zdôrazňujú dôležitosť bezpečnosti, kvality dát a inovatívnych prístupov ako RLHF pri vytváraní inteligentných a zodpovedných jazykových modelov.

Pre záujemcov o túto tému odporúčame:

  • Študovať publikácie: Dôkladne si preštudujte výskumné práce, na ktoré sa odkazuje v prednáške, najmä článok o InstructGPT a ďalšie relevantné zdroje.
  • Experimentovať s RLHF: Ak máte prístup k LLM a dátam, zvážte experimentovanie s RLHF na vlastných projektoch.
  • Sledovať vývoj v oblasti AI: Táto oblasť sa rýchlo vyvíja, preto je dôležité sledovať najnovšie trendy a inovácie.

Dôležité odkazy:

Približne 150 gCO₂ bolo uvoľnených do atmosféry a na chladenie sa spotrebovalo 0.75 l vody za účelom vygenerovania tohoto článku.

Čítať ďalej

Komentáre ()

Mastodon