အားဖြည့်သင်ယူခြင်း (RL) သည် စက်သင်ယူမှု အမျိုးအစားတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤချဉ်းကပ်မှုတွင်၊ အယ်လဂိုရီသမ်များသည် လူသားများကဲ့သို့ပင် စမ်းသပ်မှုနှင့် အမှားမှတစ်ဆင့် ဆုံးဖြတ်ချက်များချရန် သင်ယူသည်။
ရောနှောထဲသို့ လူသားတို့၏ အကြံပြုချက်ထည့်သောအခါ၊ ဤလုပ်ငန်းစဉ်သည် သိသိသာသာ ပြောင်းလဲသွားပါသည်။ ထို့နောက် စက်များသည် ၎င်းတို့၏ လုပ်ဆောင်ချက်များနှင့် လူသားများ ပေးဆောင်သော လမ်းညွှန်မှုတို့မှ သင်ယူကြသည်။ ဤပေါင်းစပ်မှုသည် ပိုမိုသွက်လက်သော သင်ယူမှုပတ်ဝန်းကျင်ကို ဖန်တီးပေးသည်။
ဤဆောင်းပါးတွင်၊ ဤဆန်းသစ်သောချဉ်းကပ်မှု၏ အဆင့်များအကြောင်း ဆွေးနွေးပါမည်။ လူသားတုံ့ပြန်ချက်ဖြင့် အားဖြည့်သင်ကြားခြင်း၏ အခြေခံများနှင့် စတင်ပါမည်။ ထို့နောက် လူသားအကြံပြုချက်ဖြင့် RL ကို အကောင်အထည်ဖော်ရာတွင် အဓိကအဆင့်များကို ဖြတ်သန်းသွားပါမည်။
လူသားတုံ့ပြန်ချက်ဖြင့် အားဖြည့်သင်ကြားခြင်း (RLHF) ဟူသည် အဘယ်နည်း။
လူသား၏ တုံ့ပြန်ချက်မှ အားဖြည့်မှု သင်ယူခြင်း။သို့မဟုတ် RLHF သည် AI သည် စမ်းသပ်မှုနှင့် အမှားနှင့် လူသားထည့်သွင်းမှုတို့မှ သင်ယူသည့်နည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ Standard machine learning တွင် AI သည် တွက်ချက်မှုများစွာဖြင့် တိုးတက်စေသည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်သည် မြန်ဆန်သော်လည်း၊ အထူးသဖြင့် ဘာသာစကားကဲ့သို့သော အလုပ်များတွင် အမြဲတမ်း ပြီးပြည့်စုံသည်မဟုတ်။
chatbot ကဲ့သို့ AI သည် သန့်စင်ရန် လိုအပ်သောအခါတွင် RLHF သည် အဆင့်လိုက်လုပ်ဆောင်သည်။ ဤနည်းလမ်းတွင် လူများသည် AI ကို တုံ့ပြန်ချက်ပေးကာ ၎င်းကို နားလည်ပြီး ပိုမိုကောင်းမွန်စွာတုံ့ပြန်နိုင်ရန် ကူညီပေးသည်။ ဤနည်းလမ်းသည် သဘာဝဘာသာစကားလုပ်ဆောင်ခြင်း (NLP) တွင် အထူးအသုံးဝင်သည်။ ၎င်းကို chatbots၊ voice-to-text စနစ်များနှင့် အကျဉ်းချုပ်ရေးကိရိယာများတွင် အသုံးပြုသည်။
ပုံမှန်အားဖြင့် AI သည် ၎င်း၏ လုပ်ဆောင်ချက်များကို အခြေခံ၍ ဆုပေးစနစ်ဖြင့် သင်ယူသည်။ ဒါပေမယ့် ရှုပ်ထွေးတဲ့အလုပ်တွေမှာ၊ ဒါက ဆန်းကျယ်နိုင်ပါတယ်။ အဲဒီ့မှာ လူသားတွေရဲ့ တုံ့ပြန်ချက်က မရှိမဖြစ်ပါ။ ၎င်းသည် AI ကို လမ်းညွှန်ပြီး ပိုမိုယုတ္တိရှိပြီး ထိရောက်မှုရှိသည်။ ဤချဉ်းကပ်နည်းသည် AI သင်ယူမှု၏ ကန့်သတ်ချက်များကို ကျော်လွန်အောင် ကူညီပေးသည်။
RLHF ၏ပန်းတိုင်
RLHF ၏ အဓိကရည်ရွယ်ချက်မှာ ဆွဲဆောင်မှုရှိပြီး တိကျသောစာသားများထုတ်လုပ်ရန် ဘာသာစကားပုံစံများကို လေ့ကျင့်ပေးရန်ဖြစ်သည်။ ဤသင်တန်းတွင် အဆင့်အနည်းငယ်ပါဝင်သည်-
ပထမဦးစွာ၊ ၎င်းသည် ဆုလာဘ်ပုံစံတစ်ခုကို ဖန်တီးသည်။ ဤပုံစံသည် AI ၏စာသားကို လူသားများ မည်မျှအဆင့်သတ်မှတ်မည်ကို ခန့်မှန်းပေးသည်။
လူသားတို့၏ အကြံပြုချက်သည် ဤပုံစံကို တည်ဆောက်ရာတွင် အထောက်အကူဖြစ်စေသည်။ ဤအကြံပြုချက်သည် လူသားအဆင့်သတ်မှတ်ချက်များကို ခန့်မှန်းရန် စက်-သင်ယူမှုပုံစံကို ပုံဖော်ထားသည်။
ထို့နောက် ဆုပေးမော်ဒယ်ကို အသုံးပြု၍ ဘာသာစကားပုံစံကို ကောင်းစွာချိန်ညှိသည်။ ၎င်းသည် အဆင့်သတ်မှတ်ချက်များမြင့်မားသော စာသားအတွက် AI ကို ဆုချီးမြှင့်သည်။
ဤနည်းလမ်းသည် အချို့သောမေးခွန်းများကို ရှောင်ရမည့်အချိန်ကို AI မှသိရန် ကူညီပေးသည်။ အကြမ်းဖက်မှု သို့မဟုတ် ခွဲခြားဆက်ဆံခြင်းကဲ့သို့သော အန္တရာယ်ရှိသော အကြောင်းအရာများပါ၀င်သည့် တောင်းဆိုချက်များကို ငြင်းပယ်ရန် သင်ယူသည်။
RLHF ကိုအသုံးပြုသည့် မော်ဒယ်တစ်ခု၏ လူသိများသော ဥပမာတစ်ခုဖြစ်သည်။ OpenAI ၏ ChatGPT. ဤပုံစံသည် တုံ့ပြန်မှုများကို ပိုမိုကောင်းမွန်စေရန်နှင့် ၎င်းတို့ကို ပိုမိုဆီလျော်ပြီး တာဝန်ယူမှုရှိစေရန်အတွက် လူသားတုံ့ပြန်ချက်ကို အသုံးပြုပါသည်။
လူသားတုံ့ပြန်ချက်ဖြင့် အားဖြည့်သင်ကြားခြင်း အဆင့်များ
Human Feedback (RLHF) ဖြင့် အားဖြည့်သင်ယူခြင်း (RLHF) သည် AI မော်ဒယ်များသည် နည်းပညာပိုင်းဆိုင်ရာ ကျွမ်းကျင်မှု၊ ကျင့်ဝတ်အရ ကောင်းမွန်ပြီး ဆက်စပ်မှုရှိကြောင်း သေချာစေသည်။ ခေတ်မီဆန်းပြားပြီး လူသားလမ်းညွှန် AI စနစ်များ ဖန်တီးရာတွင် ၎င်းတို့ မည်ကဲ့သို့ အကျိုးပြုကြောင်း RLHF ၏ အဓိက အဆင့်ငါးဆင့်ကို ကြည့်ရှုပါ။
ကြိုတင်လေ့ကျင့်ထားသည့် ပုံစံဖြင့် စတင်သည်။
RLHF ခရီးသည် လူသား-တွင်း-the-Loop Machine Learning အတွက် အခြေခံအဆင့်ဖြစ်သော ကြိုတင်လေ့ကျင့်ထားသော မော်ဒယ်ဖြင့် စတင်သည်။ ကျယ်ပြန့်သောဒေတာအတွဲများပေါ်တွင် ကနဦးလေ့ကျင့်သင်ကြားထားပြီး၊ ဤမော်ဒယ်များသည် ဘာသာစကား သို့မဟုတ် အခြားအခြေခံတာဝန်များကို ကျယ်ပြန့်စွာနားလည်သဘောပေါက်သော်လည်း အထူးပြုမှုမရှိပါ။
Developer များသည် ကြိုတင်လေ့ကျင့်ထားသော မော်ဒယ်ဖြင့် စတင်ပြီး သိသာထင်ရှားသော အားသာချက်များကို ရယူပါ။ ဤမော်ဒယ်များသည် များပြားလှသော အချက်အလက်များမှ သင်ယူပြီးဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ကနဦးလေ့ကျင့်ရေးအဆင့်တွင် ၎င်းတို့အား အချိန်နှင့် အရင်းအမြစ်များကို သက်သာစေသည်။ ဤအဆင့်သည် အောက်ပါအတိုင်း ပိုမိုအာရုံစိုက်ပြီး တိကျသောလေ့ကျင့်မှုအတွက် အဆင့်သတ်မှတ်ပေးပါသည်။
ကြီးကြပ်မှု အနုအရင့် ချိန်ညှိခြင်း။
ဒုတိယအဆင့်တွင် ကြိုတင်လေ့ကျင့်ထားသည့်ပုံစံသည် သီးခြားလုပ်ငန်းတစ်ခု သို့မဟုတ် ဒိုမိန်းတစ်ခုအပေါ် ထပ်လောင်းလေ့ကျင့်မှုပြုလုပ်သည့်နေရာတွင် ကြီးကြပ်ထားသော ဒဏ်ချက်ညှိခြင်းပါဝင်ပါသည်။ ဤအဆင့်သည် မော်ဒယ်သည် ပိုမိုတိကျပြီး ဆက်စပ်မှုရှိသော ရလဒ်များကို ထုတ်လုပ်ရန် ကူညီပေးသည့် အညွှန်းတပ်ထားသော ဒေတာကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် ထူးခြားချက်ဖြစ်သည်။
ဤအဆင့်သတ်မှတ်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်သည် လူသားလမ်းညွှန် AI လေ့ကျင့်ရေး၏ အဓိကဥပမာတစ်ခုဖြစ်ပြီး လူသား၏တရားစီရင်မှုသည် AI ကို အလိုရှိသောအပြုအမူများနှင့် တုံ့ပြန်မှုများဆီသို့ လမ်းညွှန်ပေးရာတွင် အရေးကြီးသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ AI သည် လက်ထဲတွင်ရှိသော အလုပ်၏ ကွဲပြားမှုနှင့် သီးခြားလိုအပ်ချက်များနှင့် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေရန် သေချာစေရန် သင်တန်းဆရာများသည် ဒိုမိန်း-သီးသန့်ဒေတာကို ဂရုတစိုက်ရွေးချယ်ပြီး တင်ပြရပါမည်။
စံပြသင်တန်းကို ဆုချီးမြှင့်ခြင်း။
တတိယအဆင့်တွင်၊ သင်သည် AI ထုတ်ပေးသည့် နှစ်လိုဖွယ်ရလဒ်များကို အသိအမှတ်ပြုပြီး ဆုချရန် သီးခြားပုံစံတစ်ခုကို လေ့ကျင့်ပါ။ ဤအဆင့်သည် Feedback-based AI Learning အတွက် အဓိကဖြစ်သည်။
ဆုပေးမော်ဒယ်သည် AI ၏ ရလဒ်များကို အကဲဖြတ်သည်။ ဆက်စပ်မှု၊ တိကျမှုနှင့် လိုချင်သောရလဒ်များနှင့် ချိန်ညှိမှုကဲ့သို့သော စံနှုန်းများအပေါ် အခြေခံ၍ ရမှတ်များ သတ်မှတ်ပေးသည်။ ဤရမှတ်များသည် တုံ့ပြန်ချက်အဖြစ် လုပ်ဆောင်ပြီး AI ကို အရည်အသွေးမြင့် တုံ့ပြန်မှုများကို ထုတ်လုပ်ရန် လမ်းညွှန်သည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်သည် ထိရောက်သော လေ့ကျင့်မှုအတွက် မလုံလောက်သော ရှင်းလင်းပြတ်သားသော ညွှန်ကြားချက်များ မလုံလောက်သည့် ရှုပ်ထွေးသော သို့မဟုတ် ဘာသာရပ်ဆိုင်ရာ အလုပ်များကို ပိုမိုရှင်းလင်းစွာ နားလည်နိုင်စေပါသည်။
Proximal Policy Optimization (PPO) မှတဆင့် အားဖြည့်သင်ယူခြင်း
ထို့နောက်၊ AI သည် အပြန်အလှန်အကျိုးသက်ရောက်သော စက်သင်ယူမှုတွင် ခေတ်မီဆန်းပြားသော အယ်လဂိုရီသမ်ချဉ်းကပ်မှုတစ်ခုဖြစ်သည့် Proximal Policy Optimization (PPO) မှတစ်ဆင့် ပြန်လည်အားဖြည့်သင်ယူခြင်းကို ခံယူသည်။
PPO သည် AI ကို ၎င်း၏ပတ်ဝန်းကျင်နှင့် တိုက်ရိုက်ထိတွေ့မှုမှ သင်ယူနိုင်စေပါသည်။ ဆုလာဘ်များနှင့် ပြစ်ဒဏ်များမှတစ်ဆင့် ၎င်း၏ ဆုံးဖြတ်ချက်ချသည့် လုပ်ငန်းစဉ်ကို ပြန်လည်ပြင်ဆင်သည်။ ဤနည်းလမ်းသည် အချိန်နှင့်တပြေးညီ သင်ယူမှုနှင့် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေရန်အတွက် အထူးသဖြင့် ထိရောက်မှုရှိပြီး AI သည် ၎င်း၏လုပ်ဆောင်မှုများ၏အကျိုးဆက်များကို အမျိုးမျိုးသောအခြေအနေများတွင် နားလည်စေသည်။
PPO သည် AI ကို အလိုရှိသောရလဒ်များ တိုးတက်ပြောင်းလဲလာနိုင်သည် သို့မဟုတ် သတ်မှတ်ရန်ခက်ခဲသည့် ရှုပ်ထွေးသော၊ တက်ကြွသောပတ်ဝန်းကျင်များကို လမ်းညွှန်ရန် AI ကို သင်ကြားရာတွင် အဓိကကျသည်။
အနီရောင်အသင်း
နောက်ဆုံးအဆင့်တွင် AI စနစ်၏ လက်တွေ့ကမ္ဘာကို ပြင်းထန်စွာ စမ်းသပ်ခြင်း ပါဝင်သည်။ ဤတွင် 'အကဲဖြတ်သူများ' ဟု လူသိများသော မတူကွဲပြားသော အုပ်စုတစ်စု၊အနီရောင်အသင်း၊' အမျိုးမျိုးသောအခြေအနေများဖြင့် AI ကိုစိန်ခေါ်ပါ။ ၎င်းတို့သည် တိကျမှန်ကန်စွာ တုံ့ပြန်နိုင်စွမ်းကို စမ်းသပ်ကြသည်။ ဤအဆင့်တွင် AI သည် လက်တွေ့ကမ္ဘာအသုံးချပရိုဂရမ်များနှင့် မခန့်မှန်းနိုင်သော အခြေအနေများကို ကိုင်တွယ်ဆောင်ရွက်နိုင်ကြောင်း သေချာစေသည်။
Red Teaming သည် AI ၏ နည်းပညာပိုင်းဆိုင်ရာ ကျွမ်းကျင်မှုနှင့် ကျင့်ဝတ်နှင့် ဆက်စပ်မှု အားကောင်းမှုကို စမ်းသပ်သည်။ ၎င်းတို့သည် လက်ခံနိုင်လောက်သော ကိုယ်ကျင့်တရားနှင့် ယဉ်ကျေးမှုနယ်နိမိတ်များအတွင်း လုပ်ဆောင်ကြောင်း သေချာစေသည်။
ဤအဆင့်များတစ်လျှောက် RLHF သည် AI ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု အဆင့်တိုင်းတွင် လူသားများ၏ ပါဝင်ပတ်သက်မှု၏ အရေးပါမှုကို အလေးပေးပါသည်။ ဂရုတစိုက်ရွေးချယ်ထားသောဒေတာဖြင့် ကနဦးလေ့ကျင့်မှုကို လမ်းညွှန်ခြင်းမှအစ သပ်ရပ်သောတုံ့ပြန်ချက်များနှင့် တင်းကျပ်သော လက်တွေ့ကမ္ဘာစမ်းသပ်မှုများအထိ၊ လူသားထည့်သွင်းမှုသည် အသိဉာဏ်ရှိ၊ တာဝန်ယူမှု၊ လူသားတန်ဖိုးများနှင့် ကျင့်ဝတ်များနှင့်ကိုက်ညီသော AI စနစ်များကို ဖန်တီးရန်အတွက် အရေးကြီးပါသည်။
ကောက်ချက်
လူသားတုံ့ပြန်ချက်ဖြင့် အားဖြည့်သင်ယူခြင်း (RLHF) သည် ပိုမိုကျင့်ဝတ်နှင့် တိကျသော AI စနစ်များအတွက် လူသား၏ထိုးထွင်းသိမြင်မှုကို စက်သင်ယူမှုနှင့် ရောနှောပေါင်းစပ်ထားသည့်အတွက် AI ၏ ခေတ်သစ်ကိုပြသသည်။
RLHF သည် AI ကို ပိုမိုစာနာနားလည်မှု၊ ပါဝင်နိုင်ပြီး ဆန်းသစ်တီထွင်မှုဖြစ်စေရန် ကတိပြုပါသည်။ ၎င်းသည် ဘက်လိုက်မှုများကို ဖြေရှင်းနိုင်ပြီး ပြဿနာဖြေရှင်းခြင်းကို မြှင့်တင်ပေးနိုင်သည်။ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု၊ ပညာရေးနှင့် ဖောက်သည်ဝန်ဆောင်မှုကဲ့သို့သော နယ်ပယ်များကို ပြောင်းလဲရန် သတ်မှတ်ထားသည်။
သို့ရာတွင်၊ ဤချဉ်းကပ်မှုကို ပြန်လည်သန့်စင်ခြင်းသည် ထိရောက်မှု၊ တရားမျှတမှုနှင့် ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာ ညှိနှိုင်းမှုသေချာစေရန် ဆက်လက်ကြိုးပမ်းမှုများ လိုအပ်သည်။
