Učenie sa pomocou preferencií: Vylepšovanie jazykových modelov s pomocou ľudí
Vylepšujeme jazykové modely pomocou učenia sa preferencií (RLHF) a novších alternatív ako DPO, ktoré zjednodušujú proces. RLHF využíva spätnú väzbu ľudí na vytvorenie užitočnejších chatbotov, pričom DPO eliminuje potrebu explicitného „reward modelu“.
V posledných rokoch sme boli svedkami ohromujúceho pokroku v oblasti jazykových modelov. Od ChatGPT po Gemini, tieto modely dokážu generovať text, prekladať jazyky a dokonca písať kód. Ale ako ich robíme takými užitočnými? V poslednej prednáške Stanford CS224R sa hovorilo o zaujímavom prístupe – učení sa pomocou preferencií (Reinforcement Learning from Human Preferences, RLHF) a jeho novších alternatívach. Prednáška sa zameriava na to, ako môžeme tieto modely vylepšiť tak, aby lepšie zodpovedali našim potrebám a očakávaniam.
Prečo nie je predtrénovanie samo o sebe dostatočné?
Jazykové modely sa najprv učia prostredníctvom predtréningu – čítajú obrovské množstvo textu a snažia sa uhádnuť, aké slovo príde nasledujúce. To im umožňuje osvojiť si gramatiku, fakty a dokonca aj nejaké základné chápanie sveta. No samotné predtrénovanie nestačí na vytvorenie skutočne užitočných chatbotov. Modely sa môžu naučiť generovať gramaticky správny text, ale nie vždy je tento text relevantný, nápomocný alebo zodpovedajúci našim požiadavkám.
Učenie sa pomocou preferencií: RLHF v praxi
Tu prichádza na rad učenie sa pomocou preferencií (RLHF). Tento proces využíva spätnú väzbu od ľudí, aby naučil model, čo považujeme za „dobré“ odpovede. Ako to funguje? Najprv je jazykový model jemne doladený na inštrukciách – teda trénovaný na množstve otázok a správnych odpovedí. Potom sa vytvorí samostatný „reward model“, ktorý sa učí predikovať, ktoré z dvoch odpovedí by ľudia uprednostnili. Nakoniec sa samotný jazykový model optimalizuje pomocou reinforcement learningu, aby maximalizoval odmeny generované „reward modelom“.
DPO: Jednoduchší prístup k učeniu sa pomocou preferencií
Nedávno bol predstavený nový prístup nazvaný Direct Preference Optimization (DPO). Tento prístup sa snaží zjednodušiť proces RLHF tým, že eliminuje potrebu explicitného „reward modelu“. Namiesto toho DPO priamo optimalizuje jazykový model na základe preferencií ľudí. To je možné vďaka geniálnemu matematickému triku, ktorý umožňuje vyjadriť „reward model“ ako súčasť samotného jazykového modelu.
Kľúčové poznatky
- Predtrénovanie nestačí: Samotné predtrénovanie jazykových modelov nie je dostatočné na vytvorenie užitočných chatbotov.
- RLHF využíva spätnú väzbu od ľudí: Učenie sa pomocou preferencií (RLHF) využíva spätnú väzbu od ľudí, aby naučilo modely, čo považujeme za „dobré“ odpovede.
- DPO zjednodušuje proces: Direct Preference Optimization (DPO) je novší prístup, ktorý zjednodušuje učenie sa pomocou preferencií tým, že eliminuje potrebu explicitného „reward modelu“.
- Beta parameter v DPO: Beta parameter v DPO riadi, do akej miery sa model môže odchyľovať od svojho predtrénovaného stavu.
Výzvy a budúcnosť učenia sa pomocou preferencií
Hoci je učenie sa pomocou preferencií veľmi sľubné, čelí aj niekoľkým výzvam. Získavanie kvalitnej spätnej väzby od ľudí je drahé a časovo náročné. Okrem toho ľudia nie vždy poskytujú konzistentnú alebo spoľahlivú spätnú väzbu. Je tiež dôležité zabezpečiť, aby modely nezačínali „hackovať“ systém – teda generovať odpovede, ktoré maximalizujú odmeny „reward modelu“, ale nezodpovedajú našim skutočným cieľom.
Výskum v tejto oblasti sa rýchlo vyvíja a vedci pracujú na zlepšení kvality preferenčných dát, začleňovaní rubrikových systémov hodnotenia a zvyšovaní schopnosti modelov učiť sa a zdôvodňovať. Očakáva sa, že učenie sa pomocou preferencií bude hrať kľúčovú úlohu pri ďalšom rozvoji jazykových modelov a ich integrácii do nášho každodenného života.
Záverečné úvahy
Učenie sa pomocou preferencií predstavuje fascinujúci prístup k vylepšovaniu jazykových modelov. Hoci je to komplexný proces, potenciál pre vytvorenie inteligentnejších a užitočnejších chatbotov je obrovský. S pokračujúcim výskumom a inováciami môžeme očakávať ďalšie pokroky v tejto oblasti a nové možnosti využitia jazykových modelov v rôznych odvetviach.
Zdroje
Približne 180 gCO₂ bolo uvoľnených do atmosféry a na chladenie sa spotrebovalo 0.90 l vody za účelom vygenerovania tohoto článku.
Komentáre ()