Генеративные модели вознаграждения (GenRM): Гибкий подход к обучению с подкреплением

Обучение с подкреплением (RL) сыграло ключевую роль в развитии искусственного интеллекта, позволяя моделям учиться на основе взаимодействия с окружающей средой. Новая методика, основанная на человеческом отклике (RLHF), значительно улучшила большие языковые модели (LLMs), внедрив предпочтения людей в процесс обучения.

Проблемы традиционных подходов

Сбор и обработка человеческой обратной связи требуют много ресурсов и больших объемов данных, что замедляет разработку моделей. Это также ограничивает универсальность моделей при выполнении новых задач, что может привести к плохой производительности в реальных условиях.

Решение GenRM

Исследователи из SynthLabs и Стэнфордского университета представили гибридное решение под названием Generative Reward Models (GenRM). Это метод сочетает сильные стороны RLHF и RLAIF, позволяя моделям более эффективно обучаться. GenRM использует итеративный процесс для настройки LLM, генерируя синтетические метки предпочтений, которые лучше отражают человеческие ожидания.

Преимущества GenRM

• Увеличение производительности: GenRM улучшает производительность моделей на известных задачах на 9-31% и на новых задачах на 10-45%.
• Снижение зависимости от человеческой обратной связи: Генерация меток предпочтений AI ускоряет процесс обучения.
• Улучшенная обобщаемость: GenRM показывает на 26% лучшую производительность на незнакомых задачах по сравнению с традиционными моделями.
• Сбалансированный подход: Гибридное использование AI и человеческой обратной связи помогает моделям соответствовать человеческим ценностям при снижении затрат на обучение.
• Итеративное обучение: Постоянная настройка через цепочки рассуждений улучшает принятие решений в сложных задачах.

Заключение

Generative Reward Models представляют собой мощный шаг вперед в обучении с подкреплением. Комбинируя человеческую обратную связь с AI-генерируемыми рассуждениями, GenRM решает две ключевые проблемы: снижает необходимость в трудоемком сборе данных и улучшает способность модели справляться с новыми задачами. Это представляет собой масштабируемое и адаптируемое решение для достижения согласия AI с человеческими ценностями.

Как использовать AI в вашем бизнесе

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, проанализируйте, как AI может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации:

• Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые вы хотите улучшить.
• Подберите подходящее решение из множества доступных вариантов ИИ.
• Внедряйте ИИ постепенно: начните с небольшого проекта и анализируйте результаты.

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам.

Попробуйте ИИ-ассистента в продажах, который помогает отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент для отдела продаж, снижая нагрузку на первую линию.