یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی (RLHF) برای مدل های زبان بزرگ (LLM)

Summarize this content to 400 words in Persian Lang
یادگیری تقویتی برای چندین دهه سنگ بنای هوش مصنوعی بوده است. از بازی‌های رومیزی مانند Chess و Go گرفته تا برنامه‌های کاربردی در دنیای واقعی در رباتیک، امور مالی و پزشکی، RL توانایی توانایی تصمیم‌گیری هوشمندانه ماشین‌ها را از طریق آزمون و خطا نشان داده است. با این حال، زمانی که سیستم‌های هوش مصنوعی، به‌ویژه مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) در جامعه یکپارچه‌تر می‌شوند، نیاز به روش‌های آموزشی کنترل‌شده‌تر و اصلاح‌شده‌تر پدیدار می‌شود. یکی از تکنیک های قدرتمندی که مورد توجه قرار گرفته است، یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی (RLHF) است. این روش به برخی از محدودیت‌های اساسی رویکردهای سنتی RL می‌پردازد و افق‌های جدیدی را برای تنظیم دقیق LLM‌ها به گونه‌ای باز می‌کند که آنها را با ارزش‌ها و انتظارات انسانی همسو می‌کند.این مقاله به پیچیدگی‌های RLHF برای LLM، از جمله انگیزه‌ها، روش‌شناسی، چالش‌ها و تأثیر حوزه هوش مصنوعی می‌پردازد.

1. مقدمه ای بر مدل های زبان بزرگ

1.1 مروری بر LLMs

LLM هایی مانند سری GPT OpenAI، BERT گوگل و LLaMA متا، سیستم های یادگیری عمیق پیشرفته ای هستند که متن زبان طبیعی را پردازش و تولید می کنند. این مدل ها معمولاً با استفاده از معماری ترانسفورماتور ساخته می شوند و بر روی مقادیر زیادی از داده های متنی آموزش داده می شوند. LLMهایی مانند GPT-4، که دارای میلیاردها پارامتر هستند، قادر به انجام وظایف زبانی متنوعی مانند ترجمه، خلاصه‌نویسی، پاسخ به سؤالات و حتی نوشتن خلاق هستند.

1.2 آموزش LLM

LLM ها از قبل به شیوه ای خود نظارت بر روی مجموعه داده های عظیمی که از اینترنت حذف شده اند، از جمله وب سایت ها، کتاب ها، رسانه های اجتماعی و موارد دیگر آموزش دیده اند. هدف در طول آموزش، یادگیری ساختار کلی زبان با پیش‌بینی کلمه بعدی در یک جمله، با توجه به زمینه قبلی است. هنگامی که پیش‌آموزش کامل شد، مدل تحت تنظیم دقیق قرار می‌گیرد، جایی که بر روی مجموعه داده‌های خاص‌تری آموزش داده می‌شود تا عملکرد خود را برای کارهایی مانند پاسخ‌گویی به پرسش یا مکالمه بهینه کند.در حالی که مقیاس و پیچیدگی LLM ها عملکرد چشمگیر را ممکن می کند، آنها بی عیب نیستند. LLM ها ممکن است خروجی های مضر یا مغرضانه ایجاد کنند، زمینه را به درستی درک نکنند، یا با انتظارات انسان هماهنگ نباشند. تنظیم دقیق این مدل‌ها برای رفتار اخلاقی‌تر، ایمن‌تر و مطابق با انتظارات کاربر یک چالش مهم است – و اینجاست که RLHF وارد عمل می‌شود.

2. یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی (RLHF) چیست؟

2.1 یادگیری تقویتی سنتی

در یک تنظیم سنتی یادگیری تقویتی، یک عامل با یک محیط تعامل می‌کند، تصمیم‌گیری می‌کند (اقدامات) و بازخوردی را بر اساس اینکه آن تصمیم‌ها چگونه یک وظیفه معین را انجام می‌دهند، دریافت می‌کند. هدف عامل این است که با یادگیری اینکه کدام اقدامات منجر به بهترین نتایج بلندمدت می شود، پاداش های انباشته را به حداکثر برساند.برای مثال، در یک بازی، محیط می‌تواند دنیای بازی باشد، اقدامات می‌تواند حرکاتی باشد که عامل انجام می‌دهد، و پاداش‌ها می‌توانند امتیاز مثبت برای برد یا پنالتی برای باخت باشند. با گذشت زمان، نماینده استراتژی خود را برای عملکرد بهتر اصلاح می کند.

2.2 محدودیت های RL در آموزش LLM

در حالی که RL قدرتمند است، بدون محدودیت نیست، به خصوص در زمینه LLM. در اینجا برخی از مسائل کلیدی وجود دارد:

بازخورد پراکنده: مدل‌های زبانی در فضای وسیعی از خروجی‌های ممکن عمل می‌کنند، و تعریف توابع پاداش مناسب یک چالش است. بازخوردی که یک مدل ممکن است برای یک اقدام معین دریافت کند، اغلب کم یا دشوار است که به روشی معنادار کمیت شود.
ابهام در سیگنال‌های پاداش: در وظایف پردازش زبان طبیعی (NLP)، اغلب پاسخ‌های صحیح یا قابل قبول متعددی برای یک سؤال وجود دارد که تخصیص یک پاداش اسکالر واحد به یک عمل را دشوار می‌کند.
ملاحظات اخلاقی و ایمنی: پاداش دادن به انواع خاصی از رفتار در LLM ها می تواند به طور ناخواسته ویژگی های نامطلوب را تقویت کند، مانند تولید خروجی های مضر، جانبدارانه یا غیرمعنا.

2.3 معرفی بازخورد انسانی به RL

یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی به دنبال رفع این محدودیت ها با ادغام قضاوت انسان در حلقه RL است. RLHF به جای تکیه صرفاً بر سیگنال‌های پاداش خودکار، بازخورد صریح از انسان را در بر می‌گیرد و به مدل‌ها اجازه می‌دهد تا با ترجیحات، ارزش‌ها و استانداردهای ایمنی انسان هماهنگ شوند.در RLHF، انسان‌ها بازخورد ارزیابی‌ای را در مورد خروجی‌های مدل ارائه می‌دهند، معمولاً با رتبه‌بندی یا امتیاز دادن به پاسخ‌ها بر اساس کیفیت، ایمنی یا ارتباط. سپس از این بازخورد برای تنظیم تابع پاداش استفاده می‌شود و LLM را به سمت ایجاد پاسخ‌های مطلوب‌تر در آینده هدایت می‌کند.

2.4 ارزش بازخورد انسانی

ترکیب بازخورد انسانی در آموزش LLM چندین مزیت دارد:

همسویی با ارزش های انسانی: با اجازه دادن به انسان ها برای هدایت مدل، RLHF LLM ها را قادر می سازد خروجی هایی تولید کنند که با ارزش های انسانی، ترجیحات و هنجارهای اجتماعی همسوتر باشد.
کنترل دقیق: بازخورد انسانی بازخورد ظریف و کیفی ارائه می‌کند که می‌تواند به اصلاح رفتار مدل به روش‌هایی کمک کند که گرفتن آن با عملکردهای پاداش سنتی دشوار است.
ایمنی و اخلاق بهبود یافته: RLHF به کاهش خطر خروجی‌های مضر یا مغرضانه کمک می‌کند تا انسان‌ها واکنش‌های نامناسب را علامت‌گذاری کنند و مدل را بر اساس آن تنظیم کنند.
سازگاری: سیستم را می توان به طور مداوم بر اساس بازخورد جدید بهبود بخشید و اطمینان حاصل کرد که مدل به انتظارات انسانی در حال تکامل پاسخ می دهد.

3. اجزای کلیدی RLHF

RLHF شامل چندین مرحله و اجزای کلیدی است که با هم کار می کنند تا LLM ها را به طور موثر آموزش دهند:

3.1 پیش آموزش LLM

قبل از اعمال RLHF، LLM باید ابتدا تحت آموزش قرار گیرد. پیش آموزش معمولاً با استفاده از یادگیری خود نظارتی بر روی مجموعه بزرگی از متن انجام می شود. LLM الگوهای زبان عمومی، گرامر، دانش واقعی و برخی از مهارت های استدلالی را می آموزد.این مرحله پیش‌آموزشی مهم است زیرا پایه‌ای محکم برای LLM فراهم می‌کند. این تضمین می کند که مدل قبل از شروع تنظیم دقیق RLHF، درک قوی از زبان طبیعی دارد.

3.2 مجموعه بازخورد انسانی

هنگامی که LLM از قبل آموزش داده شد، گام بعدی جمع آوری بازخورد انسانی است. این معمولاً شامل نشان دادن خروجی های متعددی که توسط مدل برای یک اعلان داده شده به حاشیه نویس انسانی نشان می دهد. حاشیه نویسان پاسخ ها را بر اساس معیارهایی مانند:

انسجام: چقدر پاسخ در زمینه معین معنا دارد.
ارتباط: پاسخ چقدر خوب به درخواست پاسخ می دهد.
روان: درستی دستوری و روان بودن متن.
ایمنی: اینکه آیا پاسخ از محتوای مضر یا نامناسب جلوگیری می کند.
دقت واقعی: اینکه آیا پاسخ از نظر واقعی درست است یا خیر.
این رتبه بندی سیگنال ارزشمندی را ارائه می دهد که می تواند برای تنظیم رفتار LLM استفاده شود.

3.3 مدل سازی پاداش

هنگامی که بازخورد انسانی جمع آوری شد، برای آموزش مدل پاداش استفاده می شود. هدف مدل پاداش پیش‌بینی کیفیت پاسخ‌های LLM بر اساس ترجیحات انسانی است. به هر خروجی یک پاداش اسکالر اختصاص می‌دهد و مدل را راهنمایی می‌کند که کدام نوع پاسخ‌ها مطلوب‌تر هستند. مدل پاداش به عنوان جانشینی برای بازخورد مستقیم انسانی عمل می‌کند و به LLM اجازه می‌دهد تا بر روی مجموعه داده‌های مقیاس بزرگ بدون نیاز به مداخله دائمی انسانی آموزش ببیند.

3.4 مرحله یادگیری تقویتی

با وجود مدل پاداش، اکنون می توان LLM را با استفاده از یادگیری تقویتی تنظیم کرد. در طول این مرحله، LLM پاسخ‌هایی را تولید می‌کند و مدل پاداش این پاسخ‌ها را بر اساس بازخوردی که از حاشیه‌نویس‌های انسانی آموخته است، ارزیابی می‌کند. سپس مدل با استفاده از تکنیک‌های RL، مانند الگوریتم Proximal Policy Optimizations (PPO) به‌روزرسانی می‌شود تا پاداش مورد انتظار را به حداکثر برساند.در این مرحله، مدل به تدریج یاد می‌گیرد که پاسخ‌هایی را که احتمالاً با ترجیحات انسان همسو هستند، اولویت بندی کند.

3.5 تنظیم دقیق و تکرار

RLHF معمولاً یک فرآیند تکراری است. همانطور که مدل بهبود می یابد، بازخورد انسانی جدید را می توان برای اصلاح بیشتر رفتار آن جمع آوری کرد. این حلقه بازخورد پیوسته تضمین می‌کند که LLM به تدریج در تولید پاسخ‌های با کیفیت، ایمن و مرتبط بهتر می‌شود.

4. کاربردهای دنیای واقعی RLHF در LLMs

RLHF در بهبود عملکرد و ایمنی چندین LLM که به طور گسترده مورد استفاده قرار می‌گیرند، مفید بوده است. در زیر برخی از برنامه ها و مزایای کلیدی آورده شده است:

4.1 بهبود هوش مصنوعی مکالمه

یکی از برجسته ترین کاربردهای RLHF در توسعه عوامل مکالمه مانند ChatGPT OpenAI است. با استفاده از بازخورد انسانی، این سیستم‌ها در ارائه پاسخ‌های منسجم، مناسب زمینه و انسان‌مانند بهتر شده‌اند. بازخورد انسانی به مدل‌های مکالمه کمک می‌کند از دام‌های رایج مانند ایجاد پاسخ‌های نامربوط، بی‌معنا یا مضر اجتناب کنند.به عنوان مثال، هنگامی که کاربران با ChatGPT تعامل دارند، انتظار دارند که سیستم پاسخ های مفید و دقیقی ارائه دهد. RLHF به توسعه دهندگان اجازه می دهد تا مدل را به گونه ای تنظیم کنند که بتواند:

در طول مکالمه در موضوع بمانید.
پرس و جوهای مبهم را با توضیحات مناسب رسیدگی کنید.
از تولید محتوای مضر، توهین آمیز یا گمراه کننده خودداری کنید. حلقه بازخورد پیوسته ذاتی RLHF تضمین می‌کند که سیستم می‌تواند در طول زمان به‌روزرسانی و اصلاح شود، و با چالش‌های جدید به محض ایجاد آنها سازگار شود.

4.2 همسویی با دستورالعمل های اخلاقی

ملاحظات اخلاقی در استقرار LLM بسیار مهم است. مدل‌هایی که صرفاً بر روی متن اینترنتی آموزش داده شده‌اند، گاهی اوقات می‌توانند خروجی‌هایی تولید کنند که منعکس‌کننده سوگیری‌ها یا ایدئولوژی‌های مضر موجود در داده‌ها هستند. RLHF به انسان اجازه می دهد تا با هدایت مدل به دور از رفتارهای نامطلوب، این سوگیری ها را اصلاح کند.به عنوان مثال، زمانی که LLM محتوای مغرضانه یا توهین‌آمیز تولید می‌کند، حاشیه‌نویس‌های انسانی می‌توانند این خروجی‌ها را علامت‌گذاری کنند و بازخورد در فرآیند آموزش گنجانده می‌شود. با گذشت زمان، مدل یاد می‌گیرد که از این نوع پاسخ‌ها اجتناب کند و آن را ایمن‌تر و با دستورالعمل‌های اخلاقی هماهنگ‌تر کند.

4.3 تنظیم دقیق برای برنامه های کاربردی دامنه

LLM های آموزش دیده بر روی مجموعه داده های بزرگ ممکن است در حوزه های تخصصی مانند پزشکی، قانون یا مهندسی عملکرد مطلوبی نداشته باشند. با استفاده از RLHF، مدل‌ها را می‌توان به‌خوبی تنظیم کرد تا با بهره‌گیری از تخصص انسانی در این زمینه‌ها برتری پیدا کنند.به عنوان مثال، در زمینه پزشکی، متخصصان انسانی می توانند بازخوردی در مورد دقت واقعی و ارتباط پاسخ های مدل ارائه دهند. سپس می توان از این بازخورد برای ایجاد یک مدل پاداش استفاده کرد که LLM را به سمت تولید اطلاعات پزشکی دقیق، قابل اعتماد و ایمن هدایت می کند.

4.4 سفارشی کردن تعاملات کاربر

RLHF همچنین می تواند برای شخصی سازی تعاملات برای کاربران یا گروه های کاربری فردی استفاده شود. با جمع‌آوری بازخورد از بخش‌های خاص کاربر، توسعه‌دهندگان می‌توانند رفتار LLM را برای برآورده کردن نیازها و ترجیحات کاربران مختلف سفارشی کنند.به عنوان مثال، یک ربات چت که در خدمات مشتری استفاده می‌شود، می‌تواند برای ارائه پاسخ‌های همدلانه‌تر به مشتریانی که با مشکلات روبرو هستند، بر اساس بازخورد انسانی در مورد آنچه که پاسخ رضایت‌بخش در محیط خدمات مشتری است، تنظیم شود.

5. چالش ها و محدودیت های RLHF

در حالی که RLHF یک ابزار قدرتمند برای تنظیم دقیق LLM ها است، اما بدون چالش نیست:

5.1 مقیاس پذیری

جمع آوری بازخوردهای انسانی در مقیاس به منابع فشرده نیاز دارد. آموزش LLM ها به حجم وسیعی از داده ها نیاز دارد و به دست آوردن حاشیه نویسی های انسانی برای هر خروجی ممکن غیرعملی است. در حالی که مدل پاداش با تعمیم از مجموعه کوچک‌تری از بازخوردهای انسانی به کاهش این بار کمک می‌کند، اطمینان از اینکه بازخورد با کیفیت بالا همچنان یک اشکال باقی می‌ماند.

5.2 ابهام در ترجیحات انسانی

ترجیحات انسانی اغلب ذهنی و وابسته به زمینه هستند. آنچه را که یک نفر پاسخی با کیفیت بالا می‌داند، ممکن است برای دیگری ناکافی باشد. این ابهام ذاتی، ایجاد یک مدل پاداش که به دقت انتظارات مختلف انسان را نشان می دهد، چالش برانگیز می کند.

5.3 اتکای بیش از حد به بازخورد انسانی

اتکای بیش از حد به بازخورد انسانی می تواند توانایی مدل را برای تعمیم به موقعیت های جدید و پیش بینی نشده محدود کند. اگر بازخورد خیلی محدود بر روی نمونه‌های خاص متمرکز باشد، ممکن است مدل بیش از حد به آن موارد تطبیق داده شود و برای رسیدگی به پرسش‌های جدید مشکل داشته باشد.

5.4 پیامدهای اخلاقی تعصب

اگرچه RLHF برای کاهش سوگیری در نظر گرفته شده است، بازخورد انسانی از تعصبات حاشیه نویسان ارائه کننده آن مصون نیست. اگر حاشیه‌نویس‌ها نماینده جمعیت‌شناختی و دیدگاه‌های متنوع نباشند، مدل می‌تواند یاد بگیرد که ترجیحات گروه‌های خاصی را نسبت به گروه‌های دیگر ترجیح دهد و تعصب را تداوم بخشد.

6. جهت گیری ها و تحقیقات آینده

همانطور که RLHF به تکامل خود ادامه می دهد، چندین مسیر تحقیقاتی هیجان انگیز در حال ظهور هستند:
مدل‌های پاداش بهتر: بهبود طراحی مدل‌های پاداش برای دریافت بهتر ترجیحات انسانی و کاهش تعصب یک چالش تحقیقاتی مداوم است. استفاده از سیگنال های تولید شده توسط ماشین برای بهبود رفتار مدل
بازخورد متنوع و نماینده: اطمینان از اینکه بازخورد از گروه‌های مختلف و نماینده می‌آید برای ایجاد LLMهایی که منصفانه، بی‌طرفانه و فراگیر هستند، بسیار مهم است.
رویکردهای ترکیبی: ترکیب RLHF با سایر روش‌های آموزشی، مانند یادگیری بدون نظارت و یادگیری تقلیدی، می‌تواند راه‌های قوی‌تری برای آموزش LLMها در محیط‌های پیچیده ارائه دهد.

7. نتیجه گیری

یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی (RLHF) یک رویکرد دگرگون کننده برای تنظیم دقیق مدل های زبان بزرگ است. با گنجاندن قضاوت انسان در فرآیند آموزش، RLHF به رفع برخی از محدودیت‌های مدل‌های سنتی RL، مانند احترام‌های پراکنده و عدم همسویی با ارزش‌های انسانی کمک می‌کند. از طریق حلقه‌های بازخورد تکراری، مدل‌سازی پاداش و تنظیم دقیق، RLHF به LLM‌ها امکان می‌دهد خروجی‌هایی تولید کنند که با انتظارات انسان هماهنگ‌تر باشد، برای استقرار امن‌تر و از نظر اخلاقی سالم‌تر باشد.از آنجایی که سیستم‌های هوش مصنوعی همچنان در جنبه‌های مختلف جامعه نفوذ می‌کنند، RLHF گام مهمی در جهت حصول اطمینان از اینکه این سیستم‌ها نه تنها قدرتمند هستند، بلکه مسئولیت‌پذیر، ایمن و همسو با نیازها و ارزش‌های کاربرانشان هستند. آینده هوش مصنوعی جایی است که در آن ماشین‌ها و انسان‌ها برای دستیابی به نتایج هوشمندانه‌تر و انسانی‌تر با یکدیگر همکاری می‌کنند و RLHF در خط مقدم تحقق این آینده است.