Обучение с подкреплением на основе отзывов людей

От / / Оставьте комментарий

Обучение с подкреплением на основе обратной связи с людьми Основы обучения с подкреплением на основе обратной связи с человеком (RLHF) […]

Artificial intelligence, Language modeling, Machine learning, Reinforcement learning, Искусственный интеллект, Машинное обучение, Обучение с подкреплением, Языковое моделирование

Обучение с подкреплением на основе обратной связи с людьми

  • Основы обучения с подкреплением на основе обратной связи с человеком (RLHF)

    • RLHF использует обратную связь от людей для улучшения больших языковых моделей. 
    • Обучение включает в себя обучение на основе подкрепления и обучение на основе обратной связи. 
    • RLHF сочетает в себе обучение с подкреплением и обучение на основе обратной связи для улучшения моделей. 

  • Обучение с подкреплением

    • RLHF использует RL для обучения моделей на основе обратной связи от людей. 
    • Обучение включает в себя обучение на основе подкрепления, где модель вознаграждается за правильные ответы. 
    • RLHF использует RL для улучшения моделей, учитывая отзывы людей и сохраняя понимание исходного языка модели. 

  • Обучение на основе обратной связи

    • Обучение на основе обратной связи включает в себя обучение модели на основе обратной связи от людей. 
    • Обучение на основе обратной связи использует обратную связь для улучшения моделей, не требуя обучения с подкреплением. 
    • RLHF объединяет обучение с подкреплением и обучение на основе обратной связи для улучшения моделей. 

  • Целевая функция RLHF

    • Целевая функция RLHF оценивает соответствие ответов модели предпочтениям людей и их сходство с ответами, которые модель генерировала бы естественным образом. 
    • Целевая функция включает в себя штраф за расхождение KL между моделью и исходной контролируемой моделью для предотвращения чрезмерной специализации. 
    • Второй термин в целевой функции учитывает этапы предварительной подготовки, предотвращая потерю первоначального понимания языка модели. 

  • Ограничения RLHF

    • Сложности в сборе отзывов от людей и оптимизации политики. 
    • Качество и согласованность обратной связи могут варьироваться. 
    • Риск переобучения и предвзятости в обратной связи. 

  • Альтернативы RLHF

    • Обучение с подкреплением на основе обратной связи с искусственным интеллектом (RLAIF). 
    • Прямая оптимизация предпочтений (DPO) для упрощения процесса точной настройки модели. 
    • Выбор метода зависит от особенностей данных о предпочтениях и характера задачи. 

Полный текст статьи:

Обучение с подкреплением на основе отзывов людей — Википедия

Похожие статьи:

  1. Автоматизированное машинное обучение Автоматизированное машинное обучение Основные подходы к машинному обучению Контролируемое обучение: обучение с заранее определенными метками для...
  2. Кафе (программное обеспечение) Caffe (программное обеспечение) Основные подходы к обучению Контролируемое обучение: обучение с заранее определенными метками для классификации...
  3. Ю-Нет U-Образная сетка Контролируемое обучение Обучение с заранее определенными целями и критериями оценки.  Включает методы, такие как...
  4. Скорость обучения Скорость обучения Основные понятия машинного обучения Контролируемое обучение: обучение с заранее определенными целями и критериями оценки. ...
  5. Машина векторов релевантности Векторная машина релевантности Основные методы машинного обучения Контролируемое обучение: обучение с заранее определенными метками для классификации...
  6. Масштабирование функций Масштабирование объектов Контролируемое обучение Обучение с заранее определенными целями и критериями оценки.  Включает методы классификации, регрессии,...
  7. Профессиональное обучение Обучение в рамках ученичества Основы обучения с подкреплением Обучение с подкреплением — это метод машинного обучения,...
  8. Машинное обучение на основе правил Машинное обучение на основе правил Основные подходы к машинному обучению Контролируемое обучение: обучение с заранее определенными...
  9. Правильное обобщенное разложение Правильное обобщенное разложение Обзор методов машинного обучения Методы машинного обучения используются для решения задач классификации, регрессии...
  10. Мультимодальное обучение Мультимодальное обучение Контролируемое обучение Обучение с заранее определенными целями и критериями оценки.  Включает методы, такие как...
  11. Многоагентное обучение с подкреплением Мультиагентное обучение с подкреплением Основы обучения с подкреплением Обучение с подкреплением (RL) — это метод машинного...
  12. Самостоятельная игра Самостоятельная игра Основы машинного обучения Машинное обучение — это процесс обучения алгоритмов для выполнения задач, которые...
  13. Человек в курсе событий Человек-в-курсе событий Контролируемое обучение Обучение без присмотра  Онлайн-обучение  Пакетное обучение  Мета-обучение  Обучение под непосредственным наблюдением  Самостоятельное...
  14. Кривая обучения (машинное обучение) Кривая обучения (машинное обучение) Контролируемое обучение Обучение без присмотра  Онлайн-обучение  Пакетное обучение  Мета-обучение  Обучение под непосредственным...
  15. Deeplearning4j Глубокое Изучение4j Контролируемое обучение Обучение без присмотра  Онлайн-обучение  Пакетное обучение  Мета-обучение  Обучение под непосредственным наблюдением  Самостоятельное...
  16. Активное обучение (машинное обучение) Активное обучение (машинное обучение) Основы активного обучения Активное обучение — это метод машинного обучения, который позволяет...
  17. ДипДрим Глубокая мечта Основы машинного обучения Машинное обучение — это процесс обучения компьютерных систем на основе данных. ...
  18. Самостоятельное обучение Самостоятельное обучение Основы машинного обучения Машинное обучение — это процесс обучения компьютерных систем, имитирующий человеческий интеллект. ...

Оставьте комментарий

Прокрутить вверх