Reinforcement Learning (RL) is een vorm van machinaal leren. Bij deze aanpak leren algoritmen beslissingen te nemen met vallen en opstaan, net zoals mensen dat doen.
Wanneer we menselijke feedback aan de mix toevoegen, verandert dit proces aanzienlijk. Machines leren dan zowel van hun acties als van de begeleiding van mensen. Deze combinatie zorgt voor een meer dynamische leeromgeving.
In dit artikel zullen we het hebben over de stappen van deze innovatieve aanpak. We beginnen met de basisprincipes van versterkend leren met menselijke feedback. Vervolgens doorlopen we de belangrijkste stappen bij het implementeren van RL met menselijke feedback.
Wat is versterkend leren met menselijke feedback (RLHF)?
Versterking leren van menselijke feedback, of RLHF, is een methode waarbij AI leert van zowel vallen en opstaan als menselijke input. Bij standaard machine learning verbetert AI door veel berekeningen. Dit proces is snel, maar niet altijd perfect, vooral bij taken als taal.
RLHF komt tussenbeide als AI, net als een chatbot, moet worden verfijnd. Bij deze methode geven mensen feedback aan de AI en helpen ze deze beter te begrijpen en erop te reageren. Deze methode is vooral handig bij natuurlijke taalverwerking (NLP). Het wordt gebruikt in chatbots, voice-to-text-systemen en samenvattingstools.
Normaal gesproken leert AI door een beloningssysteem op basis van zijn acties. Maar bij complexe taken kan dit lastig zijn. Dat is waar menselijke feedback essentieel is. Het stuurt de AI en maakt deze logischer en effectiever. Deze aanpak helpt de beperkingen van AI-leren op zichzelf te overwinnen.
Het doel van RLHF
Het belangrijkste doel van RLHF is het trainen van taalmodellen om boeiende en nauwkeurige tekst te produceren. Deze training bestaat uit een aantal stappen:
Ten eerste creëert het een beloningsmodel. Dit model voorspelt hoe goed mensen de tekst van de AI zullen beoordelen.
Menselijke feedback helpt bij het bouwen van dit model. Deze feedback vormt een machinaal leermodel om menselijke beoordelingen te raden.
Vervolgens wordt het taalmodel verfijnd met behulp van het beloningsmodel. Het beloont de AI voor een tekst die hoge beoordelingen krijgt.
Deze methode helpt de AI om te weten wanneer bepaalde vragen moeten worden vermeden. Het leert verzoeken af te wijzen die schadelijke inhoud bevatten, zoals geweld of discriminatie.
Een bekend voorbeeld van een model dat gebruik maakt van RLHF is ChatGPT van OpenAI. Dit model maakt gebruik van menselijke feedback om reacties te verbeteren en relevanter en verantwoordelijker te maken.
Stappen van versterkend leren met menselijke feedback
Reinforcement Learning with Human Feedback (RLHF) zorgt ervoor dat AI-modellen technisch bekwaam, ethisch verantwoord en contextueel relevant zijn. Bekijk de vijf belangrijkste stappen van RLHF die onderzoeken hoe zij bijdragen aan het creëren van geavanceerde, door mensen geleide AI-systemen.
Te beginnen met een vooraf getraind model
Het RLHF-traject begint met een vooraf getraind model, een fundamentele stap in Human-in-the-Loop Machine Learning. Deze modellen zijn aanvankelijk getraind op uitgebreide datasets en beschikken over een breed begrip van taal of andere basistaken, maar missen specialisatie.
Ontwikkelaars beginnen met een vooraf getraind model en behalen een aanzienlijk voordeel. Deze modellen zijn al geleerd uit grote hoeveelheden gegevens. Het helpt hen tijd en middelen te besparen in de initiële trainingsfase. Deze stap vormt de basis voor een meer gerichte en specifieke training die volgt.
Begeleide fijnafstemming
De tweede stap omvat gesuperviseerde verfijning, waarbij het vooraf getrainde model aanvullende training ondergaat op een specifieke taak of domein. Deze stap wordt gekenmerkt door het gebruik van gelabelde gegevens, waardoor het model nauwkeurigere en contextueel relevantere resultaten kan genereren.
Dit verfijningsproces is een goed voorbeeld van door mensen geleide AI-training, waarbij menselijk oordeel een belangrijke rol speelt bij het sturen van de AI in de richting van gewenst gedrag en reacties. Trainers moeten domeinspecifieke gegevens zorgvuldig selecteren en presenteren om ervoor te zorgen dat de AI zich aanpast aan de nuances en specifieke vereisten van de uit te voeren taak.
Beloningsmodeltraining
In de derde stap train je een afzonderlijk model om de gewenste resultaten die AI genereert te herkennen en te belonen. Deze stap staat centraal bij Feedback-based AI Learning.
Het beloningsmodel evalueert de output van de AI. Het kent scores toe op basis van criteria zoals relevantie, nauwkeurigheid en afstemming op gewenste resultaten. Deze scores fungeren als feedback en begeleiden de AI bij het produceren van antwoorden van hogere kwaliteit. Dit proces maakt een genuanceerder begrip mogelijk van complexe of subjectieve taken waarbij expliciete instructies mogelijk onvoldoende zijn voor effectieve training.
Versterkend leren via proximale beleidsoptimalisatie (PPO)
Vervolgens ondergaat de AI Reinforcement Learning via Proximal Policy Optimization (PPO), een geavanceerde algoritmische benadering in interactief machinaal leren.
Met PPO kan de AI leren van directe interactie met zijn omgeving. Het verfijnt zijn besluitvormingsproces door middel van beloningen en straffen. Deze methode is bijzonder effectief bij realtime leren en aanpassen, omdat het de AI helpt de gevolgen van zijn acties in verschillende scenario's te begrijpen.
PPO speelt een belangrijke rol bij het leren van de AI om te navigeren in complexe, dynamische omgevingen waarin de gewenste resultaten kunnen evolueren of moeilijk te definiëren zijn.
Rode Teaming
De laatste stap omvat het rigoureus testen van het AI-systeem in de echte wereld. Hier is een diverse groep beoordelaars, bekend als de 'rode team', daag de AI uit met verschillende scenario's. Ze testen het vermogen om accuraat en gepast te reageren. Deze fase zorgt ervoor dat de AI toepassingen uit de echte wereld en onvoorspelbare situaties aankan.
Red Teaming test de technische vaardigheid en de ethische en contextuele degelijkheid van de AI. Zij zorgen ervoor dat deze binnen aanvaardbare morele en culturele grenzen functioneert.
Tijdens deze stappen benadrukt RLHF het belang van menselijke betrokkenheid in elke fase van de AI-ontwikkeling. Van het begeleiden van de initiële training met zorgvuldig samengestelde gegevens tot het bieden van genuanceerde feedback en rigoureuze tests in de echte wereld: menselijke inbreng is een integraal onderdeel van het creëren van AI-systemen die intelligent, verantwoordelijk en afgestemd op menselijke waarden en ethiek zijn.
Conclusie
Reinforcement Learning with Human Feedback (RLHF) laat een nieuw tijdperk in AI zien, omdat het menselijke inzichten combineert met machinaal leren voor meer ethische, nauwkeurige AI-systemen.
RLHF belooft AI empathischer, inclusiever en innovatiever te maken. Het kan vooroordelen aanpakken en het oplossen van problemen verbeteren. Het zal gebieden als gezondheidszorg, onderwijs en klantenservice transformeren.
Het verfijnen van deze aanpak vereist echter voortdurende inspanningen om de effectiviteit, eerlijkheid en ethische afstemming te garanderen.
