tgoop.com/nn_for_science/2112
Last Update:
RLHF: не совсем то, чем кажется
Привет, друзья! Сегодня поговорим о RLHF (обучение с подкреплением на основе обратной связи от людей). Это важный этап в создании языковых моделей, но давайте разберемся, почему он не так крут, как кажется на первый взгляд.
🎮 Представьте, что мы учим ИИ играть в шахматы или Go. Настоящее обучение с подкреплением (RL) - это когда ИИ играет тысячи партий сам с собой и учится выигрывать. А RLHF? Это как если бы мы показывали 2 доски с ходами ИИ и спрашивали людей: "Какая из этих позиций вам нравится больше?".
📊 В RLHF мы создаем "модель наград" на основе человеческих оценок. ИИ потом пытается "понравиться" этой модели. Но это не то же самое, что научиться реально побеждать!
🤔 Почему же RLHF все-таки работает для языковых моделей?
1. Людям проще выбрать лучший ответ из нескольких, чем самим написать идеальный.
2. RLHf помогает уменьшить "галлюцинации" ИИ.
🚀 Но представьте, если бы мы могли применить настоящее RL к языковым моделям! Это был бы огромный прорыв. Пока что это сложно, потому что трудно определить четкие "правила игры" и "победу" для разговора или написания текста.
💡 Итог: RLHF - полезный инструмент, но это не то волшебное RL, которое привело к победе AlphaGo над чемпионами мира. Будущее за тем, кто сможет применить настоящее RL к языковым моделям!
Пост Андрея
BY AI для Всех
Share with your friend now:
tgoop.com/nn_for_science/2112