L’apprendimento per rinforzo dal feedback umano (Reinforcement Learning From Human Feedback-RLHF) è una tecnica rivoluzionaria, un approccio avanzato all’addestramento dei sistemi di intelligenza artificiale che, come si evince dalla sua denominazione, combina l’apprendimento per rinforzo con il feedback umano. È un modo per creare un processo di apprendimento più robusto incorporando la saggezza e l’esperienza dei formatori umani nel processo di formazione del modello. La tecnica prevede l’utilizzo del feedback umano per creare un segnale di ricompensa, che viene quindi utilizzato per migliorare il comportamento del modello attraverso l’apprendimento per rinforzo.
L’apprendimento per rinforzo, in termini semplici, è un processo in cui un agente di intelligenza artificiale impara a prendere decisioni interagendo con un ambiente e ricevendo feedback sotto forma di premi o sanzioni. L’obiettivo dell’agente è massimizzare la ricompensa cumulativa nel tempo. RLHF migliora questo processo sostituendo o integrando le funzioni di ricompensa predefinite con feedback generati dall’uomo, consentendo così al modello di catturare meglio le complesse preferenze e comprensioni umane.
Il processo di RLHF può essere suddiviso in diverse fasi:
- Formazione iniziale del modello: all’inizio, il modello AI viene addestrato utilizzando l’apprendimento supervisionato, in cui i formatori umani forniscono esempi etichettati di comportamento corretto. Il modello impara a prevedere l’azione o l’output corretto in base agli input forniti.
- Raccolta di feedback umani: dopo che il modello iniziale è stato addestrato, i formatori umani sono coinvolti nel fornire feedback sulle prestazioni del modello. Classificano diversi output o azioni generati dal modello in base alla loro qualità o correttezza. Questo feedback viene utilizzato per creare un segnale di ricompensa per l’apprendimento per rinforzo.
- Apprendimento per rinforzo: il modello viene quindi messo a punto utilizzando l’ottimizzazione della politica prossimale (PPO) o algoritmi simili che incorporano i segnali di ricompensa generati dall’uomo. Il modello continua a migliorare le sue prestazioni imparando dal feedback fornito dai formatori umani.
- Processo iterativo: il processo di raccolta del feedback umano e di perfezionamento del modello attraverso l’apprendimento per rinforzo viene ripetuto in modo iterativo, portando a un miglioramento continuo delle prestazioni del modello.
ChatGPT e GPT-4 sono modelli linguistici all’avanguardia sviluppati da OpenAI che sono stati addestrati utilizzando RLHF. Questa tecnica ha svolto un ruolo cruciale nel migliorare le prestazioni di questi modelli e renderli più capaci di generare risposte simili a quelle umane.
Nel caso di ChatGPT, il modello iniziale viene addestrato utilizzando il fine tuning supervisionato. I formatori di intelligenza artificiale umana si impegnano in conversazioni, interpretando sia i ruoli dell’utente che dell’assistente di intelligenza artificiale, per generare un set di dati che rappresenta diversi scenari di conversazione. Il modello apprende quindi da questo set di dati prevedendo la successiva risposta appropriata nella conversazione.
Successivamente, inizia il processo di raccolta del feedback umano. I formatori di intelligenza artificiale classificano più risposte generate dal modello in base alla loro pertinenza, coerenza e qualità. Questo feedback viene convertito in un segnale di ricompensa e il modello viene messo a punto utilizzando algoritmi di apprendimento per rinforzo.
GPT-4, una versione avanzata del suo predecessore GPT-3, segue un processo simile. Il modello iniziale viene addestrato utilizzando un vasto set di dati contenente testo proveniente da fonti diverse. Il feedback umano viene quindi incorporato durante la fase di apprendimento per rinforzo, aiutando il modello a catturare sottili sfumature e preferenze che non sono facilmente codificate in funzioni di ricompensa predefinite.
RLHF offre diversi vantaggi nello sviluppo di sistemi AI:
- Prestazioni migliorate: incorporando il feedback umano nel processo di apprendimento, RLHF aiuta i sistemi di intelligenza artificiale a comprendere meglio le complesse preferenze umane e a produrre risposte più accurate, coerenti e contestualmente pertinenti.
- Adattabilità: RLHF consente ai modelli di intelligenza artificiale di adattarsi a diversi compiti e scenari imparando dalle diverse esperienze e competenze dei formatori umani. Questa flessibilità consente ai modelli di funzionare bene in varie applicazioni, dall’intelligenza artificiale conversazionale alla generazione di contenuti e oltre.
- Distorsioni ridotte: il processo iterativo di raccolta di feedback e perfezionamento del modello aiuta ad affrontare e mitigare le distorsioni presenti nei dati di addestramento iniziale. Mentre i formatori umani valutano e classificano gli output generati dal modello, possono identificare e affrontare comportamenti indesiderati, assicurando che il sistema di intelligenza artificiale sia più allineato con i valori umani.
- Miglioramento continuo: il processo RLHF consente il miglioramento continuo delle prestazioni del modello. Man mano che i trainer umani forniscono più feedback e il modello viene sottoposto all’apprendimento per rinforzo, diventa sempre più abile nel generare output di alta qualità.
- Maggiore sicurezza: RLHF contribuisce allo sviluppo di sistemi di intelligenza artificiale più sicuri consentendo ai formatori umani di evitare che il modello generi contenuti dannosi o indesiderati. Questo ciclo di feedback aiuta a garantire che i sistemi di intelligenza artificiale siano più affidabili e affidabili nelle loro interazioni con gli utenti.
Sebbene RLHF si sia dimostrato efficace nel migliorare i sistemi di intelligenza artificiale, ci sono ancora sfide da superare e aree per la ricerca futura:
- Scalabilità: poiché il processo si basa sul feedback umano, ridimensionarlo per addestrare modelli più grandi e complessi può richiedere molte risorse e molto tempo. Lo sviluppo di metodi per automatizzare o semi-automatizzare il processo di feedback potrebbe aiutare a risolvere questo problema.
- Ambiguità e soggettività: il feedback umano può essere soggettivo e può variare tra i formatori. Ciò può portare a incoerenze nei segnali di ricompensa e potenzialmente influire sulle prestazioni del modello. Lo sviluppo di linee guida più chiare e meccanismi di costruzione del consenso per i formatori umani può aiutare ad alleviare questo problema.
- Allineamento dei valori a lungo termine: garantire che i sistemi di intelligenza artificiale rimangano allineati ai valori umani a lungo termine è una sfida che deve essere affrontata. La ricerca continua in aree come la modellazione della ricompensa e la sicurezza dell’IA sarà cruciale per mantenere l’allineamento del valore man mano che i sistemi di intelligenza artificiale si evolvono.