Die Kombination aus Reinforcement Learning und menschlichem Feedback revolutioniert das Potenzial der generativen KI
In Kürze
Der Wettlauf um den Aufbau generativer KI nimmt Fahrt auf, gekennzeichnet durch das Versprechen der Fähigkeiten dieser Technologien und die Besorgnis über die Gefahren, die sie darstellen könnten, wenn sie nicht kontrolliert werden.
Das Rennen um den Aufbau generativer KI durchläuft eine exponentielle Wachstumsphase, mit dem Versprechen ihrer Fähigkeiten und der Besorgnis über ihre potenzielle Gefahr, wenn sie nicht kontrolliert werden. ChatGPT, eine der beliebtesten generativen KI-Anwendungen, wurde von revolutioniert Verstärkung lernen mit menschlichem Feedback.
ChatGPTDer Durchbruch war möglich, weil das Modell an menschlichen Werten ausgerichtet war. Ein abgestimmtes Modell liefert hilfreiche Antworten. OpenAI Wir haben menschliches Feedback in KI-Modelle integriert, um gutes Verhalten zu verstärken. Auch wenn menschliches Feedback im Rahmen des KI-Trainingsprozesses immer offensichtlicher wird, sind diese Modelle alles andere als perfekt und Bedenken hinsichtlich der Geschwindigkeit und des Umfangs, in dem generative KI auf den Markt gebracht wird, sorgen weiterhin für Schlagzeilen.
Human in the Loop ist wichtiger denn je, da immer mehr Unternehmen Chatbots und andere generative KI-Produkte entwickeln. Dieser Ansatz stellt die Ausrichtung sicher und bewahrt die Markenintegrität, indem Vorurteile und Halluzinationen minimiert werden. KI-Führungskräfte müssen sich fragen, wie sie diese bahnbrechenden generativen KI-Anwendungen hilfreich, ehrlich und harmlos gestalten können.
Reinforcement Learning ist eine Art von KI-Modellierung, die menschliches Feedback verwendet, um Fehlausrichtungen in generativen KI-Modellen zu identifizieren. Überwachtes Lernen stützt sich auf gekennzeichnete Daten, um zu lernen, wie man sich im wirklichen Leben verhält. Beim unüberwachten Lernen lernt das Modell ganz von selbst.
Generative KI-Modelle verwenden unüberwachtes Lernen, um Wörter zu kombinieren, um Antworten zu erstellen. Sie brauchen menschliche Bedürfnisse und Erwartungen, die gelehrt werden müssen. RLHF ist ein leistungsstarker Ansatz für maschinelles Lernen, der Modelle trainiert, um Probleme durch Bestrafung und Belohnung zu lösen. Diese Methode umfasst große und unterschiedliche Gruppen von Personen, die Feedback zu den Modellen geben, was dazu beitragen kann, sachliche Fehler zu reduzieren und KI-Modelle an die Geschäftsanforderungen anzupassen. Da der Feedback-Schleife Menschen hinzugefügt wurden, können nun menschliches Fachwissen und Empathie den Lernprozess leiten.
RLHF hat das Potenzial, schlechte Erfahrungen mit generativer KI zu reduzieren, indem es Menschen die Möglichkeit gibt, den Modellen beizubringen, Muster zu erkennen und emotionale Signale und Anfragen zu verstehen. Dies kann Unternehmen beim Kundenservice helfen, finanzielle Handelsentscheidungen treffen und sogar Modelle trainieren, um Erkrankungen besser zu diagnostizieren.
Reinforcement Learning hat ethische Auswirkungen, da es die Umwandlung von Kundeninteraktionen in Erfahrungen, die Automatisierung sich wiederholender Aufgaben und die Verbesserung der Produktivität ermöglicht. Die tiefgreifendste Auswirkung wird jedoch die ethische Auswirkung der KI sein, die die ethischen Implikationen ihrer Handlungen nicht versteht. Als Menschen liegt es in unserer Verantwortung, ethische Lücken in der generativen KI proaktiv und effektiv zu identifizieren und Feedback-Schleifen zu implementieren, die die KI trainieren, integrativer und voreingenommener zu werden.
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