Что такое обучение с подкреплением на основе обратной связи от человека (RLHF)?
Обучение с подкреплением на основе обратной связи от человека (RLHF) – это метод машинного обучения, используемый для тонкой настройки больших языковых моделей (LLM), таких как ChatGPT. В отличие от традиционного обучения с подкреплением, где агент учится на основе заранее определенных наград, RLHF использует человеческую обратную связь для определения того, какие ответы модели желательны, а какие нет. По сути, люди оценивают различные ответы модели на один и тот же запрос, что позволяет создать модель, которая лучше соответствует человеческим ценностям и предпочтениям. Это особенно важно для генеративных моделей, где сложно формализовать желаемое поведение с помощью четких метрик.
Почему RLHF важен для улучшения языковых моделей, таких как ChatGPT
RLHF критически важен для улучшения LLM, потому что он решает несколько ключевых проблем:
- Согласование с человеческими ценностями: LLM, обученные только на больших объемах текстовых данных, могут генерировать ответы, которые являются технически правильными, но нежелательными с точки зрения этики, безопасности или полезности. RLHF позволяет привести модель в соответствие с этими критериями.
- Повышение полезности: LLM часто генерируют общие или нерелевантные ответы. RLHF помогает модели генерировать более конкретные, полезные и информативные ответы, основываясь на предпочтениях пользователей.
- Улучшение управляемости: RLHF позволяет точнее контролировать поведение модели, например, заставляя её следовать определенному стилю или формату при генерации текста.
Краткий обзор архитектуры и принципов работы ChatGPT
ChatGPT основан на архитектуре трансформера. Он предварительно обучен на огромном количестве текстовых данных для прогнозирования следующего слова в последовательности. После этого предварительного обучения применяется процесс тонкой настройки, который включает в себя RLHF. Архитектура включает в себя слои внимания (attention), которые позволяют модели взвешивать различные части входного текста при генерации ответа. Основной принцип работы заключается в генерации текста, который максимизирует вероятность, основываясь на обученных параметрах и входном контексте.
Процесс обучения ChatGPT с использованием RLHF
Сбор данных: как создается набор данных для обучения на основе обратной связи от людей
Процесс начинается со сбора данных, включающего в себя создание набора данных с обратной связью от людей. Обычно это делается следующим образом:
- Генерация ответов: Модели предоставляется набор запросов (prompts). Для каждого запроса генерируется несколько различных ответов.
- Оценка ответов людьми: Люди-оценщики (human raters) ранжируют или оценивают эти ответы по различным критериям, таким как полезность, релевантность, безопасность и т.д. Оценщики могут использовать различные шкалы (например, от 1 до 7) или предоставлять попарные сравнения, указывая, какой ответ лучше другого.
- Агрегация данных: Собранные данные агрегируются, формируя набор данных с ранжированными или оцененными ответами для каждого запроса. Этот набор данных является основой для обучения модели вознаграждения.
Обучение модели вознаграждения: как RLHF использует обратную связь для оценки качества ответов
Модель вознаграждения (reward model) – это еще одна нейронная сеть, которая обучается предсказывать человеческие оценки. Она принимает ответ модели как входные данные и выдает скалярное значение, представляющее собой