Takviyeli öğrenme (RL), bir tür makine öğrenimidir. Bu yaklaşımda algoritmalar, tıpkı insanların yaptığı gibi, deneme yanılma yoluyla karar almayı öğrenir.
Karışıma insan geri bildirimlerini de eklediğimizde bu süreç önemli ölçüde değişiyor. Makineler daha sonra hem kendi eylemlerinden hem de insanların sağladığı rehberlikten öğrenirler. Bu kombinasyon daha dinamik bir öğrenme ortamı yaratır.
Bu yazımızda bu yenilikçi yaklaşımın adımlarından bahsedeceğiz. İnsan geri bildirimiyle takviyeli öğrenmenin temelleriyle başlayacağız. Ardından, insan geri bildirimiyle RL'yi uygulamaya koymanın temel adımlarını inceleyeceğiz.
İnsan Geri Bildirimi (RLHF) ile Takviyeli Öğrenme Nedir?
İnsan Geri Bildiriminden Güçlendirmeli ÖğrenimRLHF, yapay zekanın hem deneme yanılma hem de insan girdisinden öğrendiği bir yöntemdir. Standart makine öğreniminde yapay zeka birçok hesaplama yoluyla gelişir. Bu süreç hızlıdır ancak özellikle dil gibi görevlerde her zaman mükemmel değildir.
RLHF, tıpkı bir chatbot gibi yapay zekanın iyileştirilmesi gerektiğinde devreye giriyor. Bu yöntemde insanlar yapay zekaya geri bildirimde bulunarak onun daha iyi anlamasına ve yanıt vermesine yardımcı oluyor. Bu yöntem özellikle doğal dil işlemede (NLP) kullanışlıdır. Sohbet robotlarında, sesi metne dönüştürme sistemlerinde ve özetleme araçlarında kullanılır.
Normalde yapay zeka, eylemlerine dayalı bir ödül sistemiyle öğrenir. Ancak karmaşık görevlerde bu zor olabilir. İşte bu noktada insan geri bildirimi hayati önem taşıyor. Yapay zekaya rehberlik eder ve onu daha mantıklı ve etkili hale getirir. Bu yaklaşım, yapay zeka öğreniminin sınırlamalarının tek başına aşılmasına yardımcı olur.
RLHF'nin Amacı
RLHF'nin temel amacı ilgi çekici ve doğru metinler üretecek dil modellerini eğitmektir. Bu eğitim birkaç adımdan oluşur:
Öncelikle bir ödül modeli oluşturur. Bu model, insanların yapay zeka metnini ne kadar iyi derecelendireceğini tahmin ediyor.
İnsan geri bildirimi bu modelin oluşturulmasına yardımcı olur. Bu geri bildirim, insan derecelendirmelerini tahmin etmek için bir makine öğrenimi modelini şekillendirir.
Daha sonra ödül modeli kullanılarak dil modeline ince ayar yapılır. Yüksek derecelendirme alan bir metin için yapay zekayı ödüllendirir.
Bu yöntem, yapay zekanın belirli sorulardan ne zaman kaçınması gerektiğini bilmesine yardımcı olur. Şiddet veya ayrımcılık gibi zararlı içerik içeren talepleri reddetmeyi öğrenir.
RLHF kullanan bir modelin iyi bilinen bir örneği OpenAI'nin ChatGPT'si. Bu model, yanıtları iyileştirmek ve onları daha alakalı ve sorumlu hale getirmek için insan geri bildirimlerini kullanır.
İnsan Geri Bildirimiyle Takviyeli Öğrenmenin Adımları
İnsan Geri Bildirimi ile Takviyeli Öğrenme (RLHF), yapay zeka modellerinin teknik açıdan yeterli, etik açıdan sağlam ve bağlamsal olarak uygun olmasını sağlar. Gelişmiş, insan destekli yapay zeka sistemlerinin oluşturulmasına nasıl katkıda bulunduklarını keşfeden RLHF'nin beş temel adımına bakın.
Önceden Eğitilmiş Bir Modelle Başlamak
RLHF yolculuğu, Döngüdeki İnsan Makine Öğreniminde temel bir adım olan önceden eğitilmiş bir modelle başlar. Başlangıçta kapsamlı veri kümeleri üzerinde eğitilen bu modeller, dil veya diğer temel görevlere ilişkin geniş bir anlayışa sahiptir ancak uzmanlaşmadan yoksundur.
Geliştiriciler önceden eğitilmiş bir modelle başlar ve önemli bir avantaj elde eder. Bu modeller zaten çok büyük miktarda veriden öğrenilmiştir. İlk eğitim aşamasında zamandan ve kaynaklardan tasarruf etmelerine yardımcı olur. Bu adım, takip eden daha odaklı ve spesifik eğitim için zemin hazırlar.
Denetimli İnce Ayar
İkinci adım, önceden eğitilmiş modelin belirli bir görev veya alanda ek eğitime tabi tutulduğu Denetimli ince ayarı içerir. Bu adım, modelin daha doğru ve bağlamsal olarak daha alakalı çıktılar üretmesine yardımcı olan etiketli verilerin kullanılmasıyla karakterize edilir.
Bu ince ayar süreci, insan muhakemesinin yapay zekayı istenen davranışlara ve yanıtlara yönlendirmede önemli bir rol oynadığı İnsan Güdümlü Yapay Zeka Eğitiminin önemli bir örneğidir. Eğitmenlerin, yapay zekanın eldeki görevin nüanslarına ve özel gereksinimlerine uyum sağlamasını sağlamak için alana özgü verileri dikkatlice seçmesi ve sunması gerekir.
Ödül Modeli Eğitimi
Üçüncü adımda, yapay zekanın ürettiği arzu edilen çıktıları tanımak ve ödüllendirmek için ayrı bir model eğitirsiniz. Bu adım, Geri Bildirime Dayalı Yapay Zeka Öğrenmenin merkezinde yer alır.
Ödül modeli yapay zekanın çıktılarını değerlendirir. Uygunluk, doğruluk ve istenen sonuçlara uyum gibi kriterlere göre puanlar atar. Bu puanlar geri bildirim görevi görür ve yapay zekayı daha kaliteli yanıtlar üretmeye yönlendirir. Bu süreç, açık talimatların etkili bir eğitim için yetersiz olabileceği karmaşık veya öznel görevlerin daha incelikli bir şekilde anlaşılmasını sağlar.
Proksimal Politika Optimizasyonu (PPO) Yoluyla Takviyeli Öğrenme
Daha sonra yapay zeka, etkileşimli makine öğreniminde gelişmiş bir algoritmik yaklaşım olan Proksimal Politika Optimizasyonu (PPO) yoluyla Güçlendirme Öğreniminden geçer.
PPO, yapay zekanın çevresiyle doğrudan etkileşimden öğrenmesine olanak tanır. Ödüller ve cezalar yoluyla karar verme sürecini geliştirir. Bu yöntem özellikle gerçek zamanlı öğrenme ve adaptasyonda etkilidir çünkü yapay zekanın çeşitli senaryolardaki eylemlerinin sonuçlarını anlamasına yardımcı olur.
PPO, yapay zekaya istenen sonuçların gelişebileceği veya tanımlanmasının zor olabileceği karmaşık, dinamik ortamlarda gezinmeyi öğretmede etkilidir.
Kırmızı Takım
Son adım, yapay zeka sisteminin gerçek dünyada sıkı testlerini içeriyor. Burada '' olarak bilinen çeşitli değerlendiricilerden oluşan bir grup bulunmaktadır.kırmızı takım', çeşitli senaryolarla yapay zekaya meydan okuyun. Doğru ve uygun şekilde yanıt verme yeteneğini test ederler. Bu aşama, yapay zekanın gerçek dünyadaki uygulamaları ve öngörülemeyen durumları yönetebilmesini sağlar.
Kırmızı Takım Oluşturma, yapay zekanın teknik yeterliliğini ve etik ve bağlamsal sağlamlığını test eder. Kabul edilebilir ahlaki ve kültürel sınırlar dahilinde çalışmasını sağlarlar.
Bu adımlar boyunca RLHF, yapay zeka gelişiminin her aşamasında insanın katılımının önemini vurgulamaktadır. İlk eğitime dikkatlice seçilmiş verilerle rehberlik etmekten incelikli geri bildirimler ve zorlu gerçek dünya testleri sağlamaya kadar insan girdisi, akıllı, sorumlu ve insani değerlere ve etik değerlere uyumlu yapay zeka sistemleri oluşturmanın ayrılmaz bir parçasıdır.
Sonuç
İnsan Geri Bildirimiyle Takviyeli Öğrenme (RLHF), daha etik ve doğru yapay zeka sistemleri için insan içgörülerini makine öğrenimiyle harmanlayarak yapay zekada yeni bir çağ olduğunu gösteriyor.
RLHF, yapay zekayı daha empatik, kapsayıcı ve yenilikçi kılmayı vaat ediyor. Önyargıları giderebilir ve problem çözmeyi geliştirebilir. Sağlık, eğitim ve müşteri hizmetleri gibi alanları dönüştürmeye hazırlanıyor.
Ancak bu yaklaşımın iyileştirilmesi, etkililik, adalet ve etik uyumu sağlamaya yönelik sürekli çabalar gerektirir.
