Libérer le potentiel illimité de l'IA grâce à l'apprentissage par renforcement avec feedback humain

Ce n’est un secret pour personne : les algorithmes génétiques font la une des journaux, tant pour les capacités potentielles qu’ils offrent que pour les dangers qu’ils peuvent comporter s’ils ne sont pas soigneusement contrôlés. Il ne fait aucun doute que l’interaction homme-machine a été révolutionnée par ChatGPT, l’un des outils les plus populaires. IA générative applications.

L'apprentissage par renforcement avec feedback humain a encore renforcé ChatGTP, déjà puissant. La plupart seraient d'accord : la percée de ChatGPT a été réalisée parce que son modèle s'alignait sur les valeurs humaines. En alignant le modèle, il a fourni des réponses utiles (appropriées) et honnêtes (justes). En intégrant les commentaires humains dans les modèles d'IA, OpenAI renforce les bons comportements.

Plus crucial que jamais : l’humain dans le circuit

Les professionnels de l’IA travaillant sur des projets d’IA générative et de ML à travers le monde devraient tirer les leçons des premières années de la « course aux armements de l’IA ». Une approche humaine dans la boucle est extrêmement vitale pour minimiser les préjugés et maintenir l’intégrité de la marque alors que les entreprises développent des chatbots et d’autres produits alimentés par l’IA générative.

Ces modèles peuvent causer plus de mal que de bien sans le retour humain des spécialistes de la formation en IA. La question qui se pose aux leaders de l’IA est la suivante : comment pouvons-nous tirer parti des avantages de ces applications d’IA générative révolutionnaires tout en garantissant qu’elles sont aimables, honnêtes et sûres ?

Cette question impérative peut trouver une réponse grâce à l'apprentissage par renforcement avec rétroaction humaine (RLHF), en particulier avec des boucles de rétroaction humaine continues et efficaces pour identifier les désalignements dans les modèles d'IA génératifs. Jetons un coup d'œil à ce que signifie réellement l'apprentissage par renforcement avec feedback humain avant de comprendre l'impact spécifique qu'il peut avoir sur les modèles d'IA générative.

Quel rôle l’apprentissage par renforcement doit-il jouer dans le domaine de l’intelligence artificielle ?

Observez que l’apprentissage par renforcement diffère de l’apprentissage non supervisé afin de le comprendre. Pour apprendre à se comporter lorsqu’il rencontre des données similaires dans la vie réelle, l’apprentissage supervisé nécessite des données étiquetées sur lesquelles le modèle est entraîné. Les modèles non supervisés apprennent tout seuls. L'inférence peut être faite sans étiqueter les données lorsqu'elles sont alimentées par des données.

L'apprentissage non supervisé est un élément clé de l'IA générative. Afin de produire des réponses conformes aux valeurs humaines, ils doivent apprendre à combiner des mots en fonction de modèles. Les besoins et les attentes humains doivent être enseignés à ces modèles. C'est ici que la RLHF entre en jeu.

L'apprentissage automatique (ML) utilisant l'apprentissage par renforcement implique la formation de modèles par essais et erreurs pour résoudre des problèmes. Lorsqu'un comportement optimise les résultats, il est récompensé, tandis que lorsqu'il ne le fait pas, il est puni et renvoyé dans le cycle de formation pour être affiné davantage.

Lorsque vous entraînez votre chiot, votre chat ou tout autre animal de compagnie, récompensez les bons comportements avec des friandises et punissez les mauvais comportements avec des temps morts. Étant donné que le RLHF implique un ensemble large et diversifié de personnes fournissant des commentaires, les erreurs factuelles peuvent être réduites et les modèles d'intelligence artificielle peuvent être personnalisés pour répondre aux besoins de l'entreprise. L'ajout d'humains à la boucle de rétroaction aide les modèles d'IA générative à apprendre plus efficacement grâce à l'expertise et à l'empathie humaines.

Quel est l’impact du RLHF sur les modèles d’intelligence artificielle générative ?

Pour que l’IA générative réussisse et soit durable sur le long terme, l’apprentissage par renforcement avec feedback humain est crucial. Il y a une chose que nous devons garder à l’esprit : l’IA générative ne fera que provoquer davantage de controverses et de conséquences si les humains ne renforcent pas ce qu’est une bonne IA.

Par exemple: Que feriez-vous si vous rencontriez un problème lors de votre interaction avec un chatbot IA ? Pouvez-vous imaginer ce que vous ressentiriez si votre chatbot commençait à avoir des hallucinations, répondant à vos questions hors sujet et hors de propos ? Oui, vous seriez probablement déçu, mais vous ne souhaiterez probablement plus interagir avec ce chatbot à l’avenir.

• Une bonne expérience utilisateur peut être dégradée par les praticiens de l’IA générative s’ils ne suppriment pas le risque de mauvaises expériences. Grâce au RLHF, la probabilité que l’IA réponde aux attentes des utilisateurs est accrue. C’est grâce à ce type de formation que les humains peuvent entraîner les chatbots à reconnaître des modèles, à comprendre les signaux émotionnels et à fournir des réponses solides aux clients, ce qui permettra aux entreprises de fournir un service client amélioré.
• En plus de former des chatbots et de les affiner, le RLHF peut être utilisé pour prendre des décisions financières, alimenter des assistants commerciaux personnels et même former des modèles pour mieux diagnostiquer les maladies dans le paysage de l'IA générative. Il peut également être utilisé pour améliorer les images et les légendes générées par l’IA, ainsi que pour améliorer les décisions de trading financier.
• L’éducation a récemment pu démontrer la double nature de ChatGPT. Bien que le plagiat ait suscité des inquiétudes, certains professeurs utilisent cette technologie comme outil pédagogique pour offrir à leurs étudiants une éducation personnalisée et un retour instantané afin d'améliorer leurs résultats académiques.

Implications éthiques : apprentissage par renforcement à partir de la rétroaction humaine

Grâce à RLHF, les interactions clients passent de transactions à expériences, les tâches répétitives sont automatisées et la productivité est augmentée. En plus de son impact profond sur la société, l’IA aura un impact profond sur l’éthique. Dans ce cas, un projet d’IA générative réussi repose en grande partie sur les commentaires humains.

La technologie ne comprend pas comment les actions de l’IA affecteront la société. Grâce à l’intervention humaine, l’IA générative devient plus inclusive et sans préjugés en identifiant les lacunes éthiques.

À mesure que l’IA générative se développe de manière plus responsable grâce à une surveillance efficace de l’humain, l’apprentissage par renforcement est important pour la croissance rapide de toutes les industries. Renforcer les bons comportements, améliorer l’efficacité et atténuer les risques sont nécessaires pour que l’intelligence artificielle continue d’être une force bénéfique dans le monde.

Fonctionnement de notre modèle RLHF

Les services RLHF de Cogito sont conçus pour libérer tout le potentiel de votre modèle d'IA. En tant que service spécialisé, il améliore la livraison ou la précision de sortie des modèles d’IA et d’apprentissage automatique.

Étape 1 : conseils d'experts – Nous offrons des conseils d’experts à chaque étape du processus en utilisant nos connaissances et notre expérience approfondies. Des conseils et des commentaires sont fournis par notre spécialiste du domaine pour garantir que votre modèle d'IA est conforme aux exigences spécifiques de votre secteur.

Étape 2 : boucles de rétroaction interactives – Nous offrons un guidage continu aux modèles d’IA via des boucles de rétroaction interactives. Nos experts évaluent les performances du modèle, proposent des corrections et renforcent les comportements positifs, créant ainsi un environnement d'apprentissage symbiotique qui améliore l'intelligence artificielle avec l'expertise humaine.

Étape 3 : Processus de raffinement itératif – RLHF utilise un processus de raffinement itératif dans lequel le modèle d’IA apprend de ses erreurs et améliore continuellement sa capacité à prendre des décisions. Le modèle s'adapte et évolue sous la direction d'experts en tirant parti d'exemples positifs et négatifs.

Étape 4 : Généralisation et évolutivité – Outre l’évolutivité, RLHF facilite le modèle d'IA apprendre dans des situations similaires. Nos experts du domaine aident notre modèle à prendre des décisions éclairées, réduisant ainsi le besoin de suivre une reconversion approfondie à mesure que le modèle rencontre de nouveaux défis.

Je termine!

Il y a à la fois de grandes excitations et de grandes inquiétudes dans le Industrie de l'IA à l'heure actuelle. L’IA a proliféré dans tous les secteurs et tous les horizons. L’IA garantit l’amélioration des renseignements, la réduction des lacunes en matière de communication et la création d’expériences de nouvelle génération. Ces modèles d’IA et de ML doivent cependant être construits de manière responsable, pour éviter l’apparition d’une grande crise morale et éthique dans un avenir proche. À ce carrefour critique de l’histoire de l’humanité, les objectifs les plus nobles de l’IA doivent être priorisés et concrétisés. L’un des objectifs majeurs du RLHF est de renforcer le processus de formation en IA et de développer des modèles éthiques d’IA générative à travers les entreprises.