Les frameworks d’intelligence artificielle (IA) et les chatbots IA s’appuient fortement sur l’apprentissage automatique. L'apprentissage automatique utilise des formules mathématiques et des ensembles de données pour apprendre de nouvelles informations sans supervision. Un mécanisme de pontage traduit ensuite les données en interactions contextualisées. C'est ici que Apprentissage par renforcement à partir de la rétroaction humaine (RLHF) entre en jeu.
Lisez le blog ci-dessous pour explorer ces concepts en détail. Connaissez leurs applications, leur importance, leurs avantages et les améliorations qu'ils apportent aux modèles d'IA.
Apprentissage par renforcement à partir de la rétroaction humaine (RLHF)
Une puissante technique d'apprentissage automatique (ML) appelée apprentissage par renforcement (RL) apprend à une machine à prendre des décisions en interagissant avec son environnement. De plus, il va encore plus loin en introduisant le feedback humain dans le processus d’apprentissage. Cette augmentation implique l'utilisation des commentaires de testeurs humains et de l'apprentissage par renforcement conventionnel pour former des modèles d'IA. Il améliore également les performances du modèle grâce à la perspicacité humaine, le rendant plus sensible et adaptable aux situations du monde réel.
L'importance de la rétroaction humaine
La rétroaction humaine est vitale dans l’apprentissage par renforcement pour plusieurs raisons. Premièrement, il aborde les limites des récompenses prédéfinies dans l’apprentissage par renforcement (RL) traditionnel, qui a souvent du mal à résumer les préférences humaines complexes ou les considérations éthiques. La contribution humaine devient donc indispensable dans les tâches qui exigent une compréhension nuancée de ce qui constitue des résultats « corrects » ou « souhaitables », guidant les systèmes d’IA vers des comportements efficaces, éthiquement sains et alignés sur les valeurs humaines.
Applications du RLHF
Application dans les modèles de langage
Les modèles linguistiques comme ChatGPT sont les meilleurs candidats pour RLHF. Bien que ces modèles commencent par une formation substantielle sur de vastes textes ensembles de données qui les aident à prédire et à générer un texte de type humain, cette approche a des limites. Le langage est intrinsèquement nuancé, dépendant du contexte et en constante évolution. Les récompenses prédéfinies dans le RL traditionnel ne peuvent capturer que partiellement ces aspects.
RLHF résout ce problème en intégrant les commentaires humains dans la boucle de formation. Les utilisateurs examinent les sorties linguistiques de l'IA et fournissent des commentaires, que le modèle utilise ensuite pour ajuster ses réponses. Ce processus aide l’IA à comprendre des subtilités telles que le ton, le contexte, la pertinence et même l’humour, difficiles à coder en termes de programmation traditionnelle.
Certaines autres applications critiques du RLHF incluent :
Véhicules autonomes
Le RLHF influence considérablement la formation des voitures autonomes. La rétroaction humaine aide ces véhicules à comprendre des scénarios complexes que les données d’entraînement doivent mieux représenter. Cela inclut de naviguer dans des conditions imprévisibles et de prendre des décisions en une fraction de seconde, par exemple quand céder le passage aux piétons.
Recommandations personnalisées
Dans le monde des achats en ligne et du streaming de contenu, RLHF adapte ses recommandations. Pour ce faire, il apprend des interactions et des commentaires des utilisateurs. Cela conduit à des suggestions plus précises et personnalisées pour une expérience utilisateur améliorée.
Diagnostic de santé
Dans le domaine du diagnostic médical, il aide à affiner les algorithmes d’IA. Pour ce faire, il intègre les commentaires des professionnels de la santé. Cela permet de diagnostiquer plus précisément les maladies à partir de l’imagerie médicale, comme les IRM et les rayons X.
Divertissement interactif
Les jeux vidéo et les médias interactifs peuvent créer des récits dynamiques. Il adapte les scénarios et les interactions des personnages en fonction des commentaires et des choix des joueurs. Il en résulte une expérience de jeu plus engageante et personnalisée.
Éléments clés du RLHF
Les composants essentiels du RLHF constituent une base pour le développement de systèmes intelligents capables d’apprendre à partir de démonstrations et de retours d’expérience, comblant ainsi le fossé entre les connaissances humaines et l’apprentissage automatique. Les voici:
- Agent: Le framework RLHF implique un agent, un système d'IA qui apprend à effectuer des tâches via RL. L'agent interagit avec un environnement et reçoit des commentaires sous forme de récompenses ou de punitions en fonction de ses actions.
- Démonstrations humaines : Il montre à l'agent quoi faire. Ces démonstrations consistent en des séquences état-action représentant un comportement souhaitable. L'agent apprend de ces démonstrations à imiter les actions souhaitées.
- Modèles de récompense : Parallèlement à ces démonstrations, des modèles de récompense fournissent un feedback supplémentaire à l'agent. Vous pouvez proposer des modèles qui attribuent une fonction de valeur à différents états ou actions en fonction de leur désirabilité. L'agent apprend à maximiser le signal de récompense cumulé qu'il reçoit.
- Apprentissage par renforcement inverse (IRL) : IRL est une technique utilisée dans RLHF pour déduire la fonction de récompense sous-jacente à partir des démonstrations. En observant le comportement démontré, les agents tentent de comprendre la structure implicite de la récompense et apprennent à l'imiter.
- Clonage de comportement : Le clonage comportemental est un moyen pour l’agent d’imiter les actions démontrées par les humains. L'agent apprend une règle en rapprochant ses actions des actions humaines.
- Apprentissage par renforcement (RL) : Après avoir appris des démonstrations, l'agent passe à RL pour affiner davantage sa politique. RL implique que l'agent explore l'environnement, agisse et reçoive des commentaires. Il apprend à optimiser sa politique par essais et erreurs.
- Amélioration itérative : Le RLHF implique souvent un processus itératif. Vous fournissez des démonstrations et des commentaires à l'agent, et celui-ci améliore progressivement sa politique grâce à une combinaison d'apprentissage par imitation et de RL. Ce cycle itératif se poursuit jusqu'à ce que l'agent atteigne des performances satisfaisantes.
Impact sur les performances du modèle
L'apprentissage par renforcement à partir de la rétroaction humaine (RLHF) aligne les résultats du modèle sur les préférences humaines, en mettant l'accent sur l'utilité, l'atténuation des dommages et la véracité. Au cœur du RLHF dans GPT-4 se trouve la formation d’un modèle de récompense basé sur des évaluations humaines. Ce modèle fonctionne comme un système de notation ou un enseignant, évaluant la qualité des résultats de l'IA en réponse à diverses invites. Il évalue quantitativement dans quelle mesure un résultat s'aligne sur ce que les étiqueteurs humains jugent de haute qualité ou préférable, apprenant ainsi une représentation du jugement humain. Ce modèle de récompense guide ensuite un autre réseau neuronal pour générer des résultats qui obtiennent des scores élevés selon ce modèle de préférence humaine appris.
Avantages du RLHF
- Précision et pertinence améliorées: Les modèles d'IA peuvent apprendre des commentaires humains pour produire des résultats plus précis, contextuellement pertinents et conviviaux.
- Adaptabilité: RLHF permet aux modèles d'IA de s'adapter aux nouvelles informations, aux contextes changeants et à l'évolution de l'utilisation du langage plus efficacement que le RL traditionnel.
- Interaction humaine: Pour les applications telles que les chatbots, cela peut créer des expériences conversationnelles plus naturelles, engageantes et satisfaisantes.
Perspectives futures du RLHF
La recherche et le développement en cours sur l’apprentissage par renforcement à partir de la rétroaction humaine ont le potentiel d’améliorer considérablement son applicabilité et son efficacité dans la formation en IA. Cela inclut de meilleures capacités de généralisation pour les nouvelles tâches, une gestion améliorée des cas extrêmes et le développement de modèles qui s'alignent sur des objectifs humains complexes avec un minimum de feedback. À mesure que les techniques RLHF se perfectionnent, elles devraient jouer un rôle crucial dans la prochaine génération de systèmes d’IA. Cela englobe de nombreux domaines au-delà du traitement du langage naturel, notamment des interactions homme-machine plus intuitives, une prise de décision éthique en matière d’IA et le développement d’une IA capable de s’adapter à l’évolution des valeurs humaines et des normes sociétales.
Améliorez vos capacités RLHF avec Macgence
Macgence est une solution complète avec les services les meilleurs et les plus entièrement gérés pour l'apprentissage par renforcement à partir du feedback humain (RLHF). Nous garantissons des sorties utiles, fiables et sûres avec des ensembles de données très précis pour le réglage des instructions, le RLHF et le réglage fin supervisé.
Chez Macgence, nous possédons une expertise approfondie dans la fourniture de données à grande échelle pour la pertinence des recherches. Nous appliquons désormais notre expertise en recherche pour soutenir la croissance de modèles d'IA génératifs grâce à l'apprentissage par renforcement à partir de la rétroaction humaine. Nous avons travaillé avec de nombreux clients pour améliorer les performances de grands modèles de langage, et nous constatons un alignement étroit entre RLHF et notre mission consistant à aider les entreprises à créer un contenu pertinent et de haute qualité qui engage les utilisateurs.
Dans l’ensemble, le RLHF a le potentiel de rendre les modèles d’IA génératifs plus fiables, précis, efficaces, flexibles et sûrs. Macgence possède l'expertise, la technologie et l'infrastructure nécessaires pour prendre en charge les flux de travail d'apprentissage par renforcement à partir de la rétroaction humaine en donnant accès à un large bassin d'annotateurs humains hautement qualifiés. Nous pouvons collecter des données de feedback humain de haute qualité pour les cas d’utilisation les plus spécifiques, conduisant ainsi à des modèles d’IA plus précis et plus efficaces.
Conclusion
L'apprentissage par renforcement à partir de la rétroaction humaine représente une avancée significative dans la formation en IA, en particulier pour les applications nécessitant une compréhension nuancée et la génération du langage humain. RLHF aide à développer des modèles d’IA plus précis, adaptables et plus humains dans leurs interactions. Il combine l'apprentissage structuré traditionnel du RL avec la complexité du jugement humain. À mesure que l’IA continue d’évoluer, le RLHF jouera probablement un rôle essentiel en comblant le fossé entre la compréhension humaine et celle des machines.
FAQs
Réponse : – Les applications RLHF couvrent divers secteurs, notamment les soins de santé pour des diagnostics précis et la finance pour des stratégies d'investissement optimisées.
Réponse : – Oui, les préoccupations éthiques incluent les biais dans les données et les pratiques responsables en matière d’IA pour garantir un comportement juste et transparent des modèles.
Réponse : – RLHF affine les modèles en utilisant la contribution humaine, améliorant ainsi l'adaptabilité et les performances dans des scénarios du monde réel.