27 novembre 2023
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Par Cogito Tech.
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Les grands modèles linguistiques (LLM) ont montré au cours des dernières années un potentiel inégalé lorsqu'il s'agit de produire une variété de textes à partir d'invites de saisie. Mais un bon texte est quelque chose qui ne peut pas être défini facilement car il est subjectif et dépend du contexte.
L'apprentissage par renforcement à partir de la rétroaction humaine (RLHF) utilise des techniques d'apprentissage par renforcement pour l'optimisation directe d'un modèle de langage grâce à la rétroaction humaine. Cela a permis aux modèles de langage d'aligner un modèle formé sur une masse générale de données textuelles sur des valeurs humaines complexes.
RLHF déploie trois processus de formation modèles présentés ci-dessous.
1. Pré-formation: Un modèle pré-entraîné est généralement la meilleure approche lorsqu'il s'agit de développer des applications d'IA via RLHF. Il aide à affiner le modèle en fonction d'un cas d'utilisation particulier en proposant des invites et des réponses. La génération d'invites est une étape essentielle car elle nécessite le développement de plusieurs invites basées sur l'intention et les domaines problématiques. Cela guide le modèle pour générer une sortie pertinente et précise en fonction des objectifs de votre application et ouvre également la voie à d'autres étapes du processus. Processus RLHF.
2. Mise au point supervisée du LLM: Il s'agit d'une étape essentielle car elle contribue à rendre le LLM polyvalent et adaptable. Le réglage fin implique de fournir des instances permettant au modèle d'apprendre et de s'adapter à la tâche à accomplir. En l’absence d’ajustements précis, les modèles pré-entraînés ne seront pas en mesure de produire des résultats pertinents ou utiles. Cela rend non seulement le LLM efficace et précis, mais limite également les biais et garantit que les résultats du modèle sont alignés sur le résultat souhaité, rendant ainsi le système efficace et robuste pour les applications quotidiennes.
3.Apprentissage par renforcement à partir de la rétroaction humaine (RLHF): Cette étape consiste à créer un modèle de récompense. Ce modèle est formé sur la base des entrées proposées par des personnes qui reçoivent au moins deux instances du résultat du modèle et qui sont invitées à noter le modèle en fonction de sa qualité. Le résultat du modèle principal sera évalué par le modèle de récompense via un système de notation basé sur ces informations. Cependant, le modèle n’est peut-être toujours pas en mesure d’évaluer quelle réponse est bonne ou mauvaise. En outre, la réponse générée peut être correcte, mais incorrecte sur le plan moral et éthique.
Limites et avantages du RLFH
| S. Non. | Limites | Avantages |
| 1. | Commentaires humains restreints : C'est un défi car c'est une tâche de recueillir de grandes quantités de commentaires humains diversifiés et de haute qualité. | Performance améliorée: La contribution humaine garantit que les systèmes d’IA sont capables de générer des réponses précises, convaincantes et pertinentes aux requêtes. |
| 2. | Commentaires biaisés : Les commentaires peuvent être biaisés et subjectifs, influencer l'apprentissage du modèle et favoriser un comportement indésirable. | Adaptation : RLHF utilise l'expérience et les connaissances humaines pour former des modèles d'IA afin qu'ils s'adaptent à différentes activités et scénarios. Le modèle peut fonctionner efficacement dans diverses applications en raison de son adaptabilité, notamment l'IA conversationnelle, la production de contenu, etc. |
| 3. | Commentaires coûteux : Recueillir des commentaires est un processus laborieux, long et coûteux. | Des systèmes d’IA plus sûrs: RLHF permet aux humains de donner des commentaires basés sur les réponses du modèle. Il guide le modèle pour minimiser les résultats indésirables via une boucle de rétroaction itérative. |
| 4. | Généralisation: Les modèles peuvent avoir besoin d’aide pour généraliser à partir de commentaires humains limités concernant des scénarios invisibles ou être confrontés à des difficultés d’adaptation à de nouveaux scénarios. | Sécurité renforcée : RLHF aide à concevoir des systèmes d'IA plus sûrs grâce à une intervention humaine qui permet aux formateurs humains d'empêcher le modèle de produire des données non pertinentes. Cette boucle de rétroaction lui permet d'interagir avec ses consommateurs de manière fiable. |
| 5. | Éthique : Les commentaires humains doivent être obtenus de manière juste et impartiale pour garantir qu'ils sont exempts de problèmes éthiques tels que la vie privée, l'absence de consentement et une représentation injuste. | Performances améliorées : les performances du modèle s'améliorent continuellement grâce à la procédure RLHF. Le modèle s'appuie sur l'apprentissage par renforcement à mesure qu'il acquiert une contribution accrue de la part des formateurs humains, développant sa capacité à produire des résultats de haute qualité. |
En résumé
Le RLHF se montre prometteur et capable d’avoir un impact majeur dans un large éventail de domaines, notamment la santé, l’éducation et bien plus encore. Cela conduit également à des expériences utilisateur personnalisées et à une baisse des coûts de formation. Cependant, il y aura sûrement des défis lorsqu’il s’agira de gérer les préjugés et de traiter les entrées étranges pour éviter des résultats défavorables. Le RLHF offre donc une voie prometteuse pour ancrer les préférences humaines dans les modèles d’IA. Il met l’accent sur un équilibre notable entre les questions éthiques et les capacités de l’IA pour garantir que l’IA soit développée de manière éthique, qu’elle comprenne pleinement et soit en phase avec l’environnement humain.
