شهد عام 2023 ارتفاعًا هائلاً في اعتماد أدوات الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT. أثارت هذه الطفرة نقاشًا حيويًا ويناقش الناس فوائد الذكاء الاصطناعي وتحدياته وتأثيره على المجتمع. وبالتالي، يصبح من الأهمية بمكان أن نفهم كيف نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) تشغيل أدوات الذكاء الاصطناعي المتقدمة هذه.
في هذه المقالة، سنتحدث عن دور التعلم المعزز من ردود الفعل البشرية (RLHF). تمزج هذه الطريقة بين التعلم المعزز والمدخلات البشرية. سوف نستكشف ما هو RLHF، ومزاياه، وقيوده، وأهميته المتزايدة في عالم الذكاء الاصطناعي التوليدي.
ما هو التعلم المعزز من ردود الفعل البشرية؟
يجمع التعلم المعزز من ردود الفعل البشرية (RLHF) بين التعلم المعزز الكلاسيكي (RL) والتغذية الراجعة البشرية. إنها تقنية تدريب الذكاء الاصطناعي المحسنة. تعتبر هذه الطريقة أساسية في إنشاء برامج متقدمة تتمحور حول المستخدم الذكاء الاصطناعي التوليدي النماذج، وخاصة لمهام معالجة اللغة الطبيعية.
فهم التعلم المعزز (RL)
لفهم RLHF بشكل أفضل، من المهم أن تحصل أولاً على أساسيات التعلم المعزز (RL). RL هو أسلوب للتعلم الآلي حيث يتخذ وكيل الذكاء الاصطناعي إجراءات في بيئة للوصول إلى الأهداف. يتعلم الذكاء الاصطناعي اتخاذ القرار من خلال الحصول على مكافآت أو عقوبات على أفعاله. هذه المكافآت والعقوبات توجهه نحو السلوكيات المفضلة. إنه مشابه لتدريب حيوان أليف من خلال مكافأة الأفعال الجيدة وتصحيح أو تجاهل الأفعال الخاطئة.
العنصر البشري في RLHF
يقدم RLHF عنصرًا حاسمًا في هذه العملية: الحكم البشري. في RL التقليدي، عادةً ما تكون المكافآت محددة مسبقًا ومحدودة بقدرة المبرمج على توقع كل سيناريو محتمل قد يواجهه الذكاء الاصطناعي. تضيف ردود الفعل البشرية طبقة من التعقيد والفروق الدقيقة إلى عملية التعلم.
يقوم البشر بتقييم تصرفات ومخرجات الذكاء الاصطناعي. أنها توفر ردود فعل أكثر تعقيدًا وحساسة للسياق من المكافآت أو العقوبات الثنائية. يمكن أن تأتي هذه التعليقات بأشكال مختلفة، مثل تقييم مدى ملاءمة الاستجابة. فهو يقترح بدائل أفضل أو يشير إلى ما إذا كانت نتائج الذكاء الاصطناعي تسير على المسار الصحيح.
تطبيقات RLHF
التطبيق في نماذج اللغة
نماذج اللغة مثل شات جي بي تي هم المرشحين الرئيسيين لـ RLHF. في حين أن هذه النماذج تبدأ بتدريب كبير على مجموعات البيانات النصية الضخمة التي تساعدها على التنبؤ وإنشاء نص يشبه الإنسان، فإن هذا النهج له حدود. اللغة بطبيعتها دقيقة، وتعتمد على السياق، وتتطور باستمرار. لا يمكن للمكافآت المحددة مسبقًا في RL التقليدية أن تستوعب هذه الجوانب بشكل كامل.
يعالج RLHF هذه المشكلة من خلال دمج التعليقات البشرية في حلقة التدريب. يقوم الأشخاص بمراجعة مخرجات لغة الذكاء الاصطناعي وتقديم التعليقات، والتي يستخدمها النموذج بعد ذلك لضبط استجاباته. تساعد هذه العملية الذكاء الاصطناعي على فهم التفاصيل الدقيقة مثل النغمة والسياق والملاءمة وحتى الفكاهة، والتي يصعب تشفيرها بمصطلحات البرمجة التقليدية.
تتضمن بعض التطبيقات المهمة الأخرى لـ RLHF ما يلي:
المركبات المستقلة
يؤثر RLHF بشكل كبير على تدريب السيارات ذاتية القيادة. تساعد ردود الفعل البشرية هذه المركبات على فهم السيناريوهات المعقدة غير الممثلة بشكل جيد في بيانات التدريب. يتضمن ذلك التنقل في ظروف لا يمكن التنبؤ بها واتخاذ قرارات في أجزاء من الثانية، مثل وقت الاستسلام للمشاة.
توصيات شخصية
في عالم التسوق عبر الإنترنت وتدفق المحتوى، تقوم RLHF بتصميم التوصيات. وهو يفعل ذلك من خلال التعلم من تفاعلات المستخدمين وتعليقاتهم. يؤدي هذا إلى اقتراحات أكثر دقة وتخصيصًا لتحسين تجربة المستخدم.
تشخيصات الرعاية الصحية
في التشخيص الطبي، يساعد RLHF في ضبط خوارزميات الذكاء الاصطناعي. وهو يفعل ذلك من خلال دمج ردود الفعل من المهنيين الطبيين. ويساعد ذلك في تشخيص الأمراض بدقة أكبر من خلال الصور الطبية، مثل التصوير بالرنين المغناطيسي والأشعة السينية.
الترفيه التفاعلي
في ألعاب الفيديو والوسائط التفاعلية، يمكن لـ RLHF إنشاء روايات ديناميكية. إنه يتكيف مع قصص القصة وتفاعلات الشخصيات بناءً على تعليقات اللاعب واختياراته. وينتج عن ذلك تجربة ألعاب أكثر جاذبية وشخصية.
فوائد RLHF
- تحسين الدقة والملاءمة: يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي أن تتعلم من ردود الفعل البشرية لإنتاج مخرجات أكثر دقة وملاءمة للسياق وسهلة الاستخدام.
- تكيف: يسمح RLHF لنماذج الذكاء الاصطناعي بالتكيف مع المعلومات الجديدة والسياقات المتغيرة واستخدام اللغة المتطور بشكل أكثر فعالية من RL التقليدي.
- التفاعل الإنساني: بالنسبة لتطبيقات مثل chatbots، يمكن لـ RLHF إنشاء تجارب محادثة أكثر طبيعية وجذابة ومرضية.
التحديات والاعتبارات
وعلى الرغم من المزايا التي يتمتع بها، فإن RLHF لا يخلو من التحديات. إحدى القضايا المهمة هي احتمال التحيز في ردود الفعل البشرية. وبما أن الذكاء الاصطناعي يتعلم من الاستجابات البشرية، فيمكن نقل أي تحيزات في تلك التعليقات إلى نموذج الذكاء الاصطناعي. يتطلب التخفيف من هذه المخاطر إدارة حذرة وتنوعًا في مجموعة التعليقات البشرية.
وهناك اعتبار آخر وهو التكلفة والجهد المبذول للحصول على ردود فعل بشرية جيدة. يمكن أن يكون كثيف الاستخدام للموارد لأنه قد يتطلب مشاركة مستمرة من الأشخاص لتوجيه عملية التعلم الخاصة بالذكاء الاصطناعي.
كيف يستخدم ChatGPT RLHF؟
يستخدم ChatGPT RLHF لتحسين مهارات المحادثة لديه. وفيما يلي تفصيل بسيط لكيفية عمله:
- التعلم من البيانات: يبدأ ChatGPT تدريبه بمجموعة بيانات واسعة. مهمتها الأولية هي التنبؤ بالكلمة التالية في الجملة. تشكل القدرة على التنبؤ هذه الأساس لمهارات الجيل التالي.
- فهم لغة الإنسان: تساعد معالجة اللغات الطبيعية (NLP) ChatGPT على فهم كيفية تحدث وكتابة البشر. البرمجة اللغوية العصبية تجعل استجابات الذكاء الاصطناعي أكثر طبيعية.
- مواجهة القيود: حتى مع البيانات الضخمة، يمكن أن يواجه ChatGPT صعوبات. في بعض الأحيان، تكون طلبات المستخدم غامضة أو معقدة. قد لا يتمكن ChatGPT من فهمها بشكل كامل.
- استخدام RLHF للتحسين: RLHF يأتي دوره هنا. يقدم البشر تعليقاتهم على ردود ChatGPT. إنهم يرشدون الذكاء الاصطناعي إلى ما يبدو طبيعيًا وما هو غير طبيعي.
- التعلم من البشر: يتحسن ChatGPT من خلال المدخلات البشرية. يصبح أكثر مهارة في فهم الغرض من الأسئلة. يتعلم الرد بطريقة تشبه المحادثة البشرية الطبيعية.
- ما وراء Chatbots البسيطة: يستخدم ChatGPT RLHF لإنشاء ردود، على عكس روبوتات الدردشة الأساسية التي تحتوي على إجابات مكتوبة مسبقًا. إنه يفهم غرض السؤال ويصنع إجابات مفيدة وسليمة تشبه الإنسان.
وبالتالي، يساعد RLHF الذكاء الاصطناعي على تجاوز مجرد التنبؤ بالكلمات. يتعلم بناء جمل متماسكة تشبه الجمل البشرية. هذا التدريب يجعل ChatGPT مختلفًا وأكثر تقدمًا من برامج الدردشة الآلية العادية.
وفي الختام
يمثل RLHF تقدمًا كبيرًا في تدريب الذكاء الاصطناعي، خاصة بالنسبة للتطبيقات التي تتطلب فهمًا دقيقًا وتوليد لغة بشرية.
يساعد RLHF في تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي التي تكون أكثر دقة وقابلية للتكيف وتشبه الإنسان في تفاعلاتها. فهو يجمع بين التعلم المنظم التقليدي لـ RL مع تعقيد الحكم البشري.
مع استمرار تطور الذكاء الاصطناعي، من المرجح أن يلعب RLHF دورًا حاسمًا في سد الفجوة بين فهم الإنسان والآلة.