強化学習 (RL) は機械学習の一種です。このアプローチでは、人間と同じように、アルゴリズムは試行錯誤を通じて意思決定を学習します。
そこに人間のフィードバックを加えると、このプロセスは大きく変わります。その後、機械は自らの行動と人間による指導の両方から学習します。この組み合わせにより、よりダイナミックな学習環境が作成されます。
この記事では、この革新的なアプローチの手順について説明します。人間のフィードバックを使用した強化学習の基本から始めます。次に、人間のフィードバックを使用して RL を実装するための主要な手順を説明します。
ヒューマンフィードバックによる強化学習 (RLHF) とは何ですか?
人間のフィードバックからの強化学習、または RLHF は、AI が試行錯誤と人間の入力の両方から学習する方法です。標準的な機械学習では、AI は多くの計算を通じて改善されます。このプロセスは高速ですが、特に言語などのタスクでは必ずしも完璧であるとは限りません。
RLHF は、チャットボットなどの AI を改良する必要があるときに介入します。この方法では、人間が AI にフィードバックを与え、AI がよりよく理解して応答できるように支援します。この方法は、自然言語処理 (NLP) で特に役立ちます。チャットボット、音声テキスト変換システム、要約ツールで使用されます。
通常、AI はその行動に基づいた報酬システムによって学習します。しかし、複雑なタスクでは、これは難しい場合があります。そこで人間のフィードバックが不可欠です。 AI を導き、AI をより論理的かつ効果的にします。このアプローチは、AI 自体の学習の限界を克服するのに役立ちます。
RLHF の目標
RLHF の主な目的は、言語モデルをトレーニングして魅力的で正確なテキストを生成することです。このトレーニングにはいくつかの手順が含まれます。
まず、報酬モデルを作成します。このモデルは、人間が AI のテキストをどの程度評価するかを予測します。
人間のフィードバックがこのモデルの構築に役立ちます。このフィードバックにより、人間の評価を推測するための機械学習モデルが形成されます。
次に、言語モデルは報酬モデルを使用して微調整されます。高評価を獲得したテキストに対して AI に報酬を与えます。
この方法は、AI が特定の質問をいつ避けるべきかを知るのに役立ちます。暴力や差別などの有害なコンテンツを含むリクエストを拒否することを学習します。
RLHF を使用したモデルのよく知られた例は次のとおりです。 OpenAI の ChatGPT。このモデルは人間のフィードバックを使用して応答を改善し、応答をより適切で責任のあるものにします。
人間のフィードバックによる強化学習のステップ
ヒューマン フィードバックによる強化学習 (RLHF) により、AI モデルが技術的に熟練し、倫理的に健全で、コンテキストに関連したものであることが保証されます。 RLHF の 5 つの主要なステップを見て、それらが高度な人間主導の AI システムの作成にどのように貢献するかを探ります。
事前トレーニングされたモデルから始める
RLHF の旅は、ヒューマンインザループ機械学習の基礎となるステップである、事前トレーニングされたモデルから始まります。これらのモデルは、最初に大規模なデータセットでトレーニングされたため、言語やその他の基本的なタスクについては幅広く理解していますが、専門性が欠けています。
開発者は事前トレーニングされたモデルから始めると、大きな利点が得られます。これらのモデルは、すでに膨大な量のデータから学習されています。これにより、初期トレーニング段階での時間とリソースを節約できます。このステップは、その後のより集中的で具体的なトレーニングの準備を整えます。
監視付き微調整
2 番目のステップには、教師あり微調整が含まれます。ここでは、事前トレーニングされたモデルが特定のタスクまたはドメインで追加のトレーニングを受けます。このステップは、ラベル付きデータを使用することを特徴とし、モデルがより正確でコンテキストに関連した出力を生成するのに役立ちます。
この微調整プロセスは人間主導の AI トレーニングの代表的な例であり、人間の判断が AI を望ましい行動や反応に導く上で重要な役割を果たします。トレーナーは、AI が当面のタスクのニュアンスや特定の要件に確実に適応できるように、ドメイン固有のデータを慎重に選択して提示する必要があります。
報酬モデルのトレーニング
3 番目のステップでは、AI が生成する望ましい出力を認識し、報酬を与えるために別のモデルをトレーニングします。このステップは、フィードバックベースの AI 学習の中心となります。
報酬モデルは AI の出力を評価します。関連性、正確性、望ましい結果との整合性などの基準に基づいてスコアを割り当てます。これらのスコアはフィードバックとして機能し、AI がより質の高い応答を生成できるように導きます。このプロセスにより、明示的な指示だけでは効果的なトレーニングには不十分な複雑なタスクや主観的なタスクをより微妙に理解できるようになります。
近接ポリシー最適化 (PPO) による強化学習
次に、AI は対話型機械学習における高度なアルゴリズム アプローチである近接ポリシー最適化 (PPO) による強化学習を受けます。
PPO を使用すると、AI は環境との直接の対話から学習できます。報酬と罰則を通じて意思決定プロセスを洗練させます。この方法は、AI がさまざまなシナリオでのアクションの結果を理解するのに役立つため、リアルタイムの学習と適応に特に効果的です。
PPO は、望ましい結果が進化する可能性がある、または定義が難しい複雑で動的な環境をナビゲートするように AI に教えるのに役立ちます。
レッドチーミング
最後のステップには、AI システムの厳密な現実世界のテストが含まれます。ここには、「」として知られる多様な評価者のグループがいます。赤チーム』では、さまざまなシナリオでAIに挑戦します。正確かつ適切に対応する能力をテストします。このフェーズでは、AI が現実世界のアプリケーションや予測不可能な状況に確実に対処できるようにします。
レッド チーミングでは、AI の技術的熟練度、倫理的および文脈上の健全性がテストされます。彼らは、それが許容可能な道徳的および文化的境界内で機能することを保証します。
これらのステップを通じて、RLHF は AI 開発のあらゆる段階で人間の関与の重要性を強調します。慎重に厳選されたデータを使用した初期トレーニングの指導から、微妙なフィードバックや厳密な現実世界のテストの提供に至るまで、インテリジェントで責任感があり、人間の価値観と倫理に適応した AI システムを作成するには人間の入力が不可欠です。
まとめ
人間によるフィードバックを伴う強化学習 (RLHF) は、人間の洞察と機械学習を融合して、より倫理的で正確な AI システムを実現する AI の新時代を示しています。
RLHF は、AI をより共感的で、包括的で、革新的なものにすることを約束します。偏見に対処し、問題解決を強化します。医療、教育、顧客サービスなどの分野を変革する予定です。
ただし、このアプローチを改良するには、有効性、公平性、倫理的整合性を確保するための継続的な努力が必要です。
