La combinaison de l'apprentissage par renforcement et de la rétroaction humaine révolutionne le potentiel de l'IA générative
En bref
La course à la création d'IA générative s'accélère, marquée par la promesse des capacités de ces technologies et l'inquiétude quant aux dangers qu'elles pourraient poser si elles n'étaient pas contrôlées.
La course à la construction de l'IA générative traverse une phase de croissance exponentielle, avec la promesse de leurs capacités et l'inquiétude quant à leur danger potentiel si rien n'est fait. ChatGPT, l'une des applications d'IA générative les plus populaires, a été révolutionnée par apprentissage par renforcement avec une rétroaction humaine.
ChatGPTLa percée de a été possible parce que le modèle était aligné sur les valeurs humaines. Un modèle aligné fournit des réponses utiles. OpenAI intégré la rétroaction humaine dans les modèles d'IA pour renforcer les bons comportements. Même avec la rétroaction humaine de plus en plus évidente dans le cadre du processus de formation à l'IA, ces modèles sont loin d'être parfaits et les inquiétudes concernant la vitesse et l'échelle avec lesquelles l'IA générative est mise sur le marché continuent de faire la une des journaux.
L'humain dans la boucle est plus vital que jamais alors que de plus en plus d'entreprises développent des chatbots et d'autres produits d'IA générative. Cette approche assure l'alignement et maintient l'intégrité de la marque en minimisant les préjugés et les hallucinations. Les leaders de l'IA doivent se demander comment rendre ces applications d'IA génératives révolutionnaires utiles, honnêtes et inoffensives.
L'apprentissage par renforcement est un type de modélisation de l'IA qui utilise la rétroaction humaine pour identifier les désalignements dans les modèles d'IA génératifs. L'apprentissage supervisé s'appuie sur des données étiquetées pour apprendre à se comporter dans la vie réelle. En apprentissage non supervisé, le modèle apprend tout seul.
Les modèles d'IA générative utilisent l'apprentissage non supervisé pour combiner des mots afin de créer des réponses. Ils ont besoin que les besoins et les attentes de l'homme soient enseignés. RLHF est une approche puissante de l'apprentissage automatique qui entraîne des modèles à résoudre des problèmes par la punition et la récompense. Cette méthode implique des ensembles importants et divers de personnes fournissant des commentaires sur les modèles, ce qui peut aider à réduire les erreurs factuelles et à personnaliser les modèles d'IA pour répondre aux besoins de l'entreprise. Avec les humains ajoutés à la boucle de rétroaction, l'expertise humaine et l'empathie peuvent désormais guider le processus d'apprentissage.
RLHF a le potentiel d'aider à réduire les mauvaises expériences avec l'IA générative en donnant aux humains la possibilité d'apprendre aux modèles à reconnaître les modèles et à comprendre les signaux et les demandes émotionnels. Cela peut aider les entreprises avec le service client, prendre des décisions financières et même des modèles de formation pour mieux diagnostiquer les conditions médicales.
L'apprentissage par renforcement a des impacts éthiques car il permet de transformer les interactions clients en expériences, d'automatiser les tâches répétitives et d'améliorer la productivité. Cependant, son effet le plus profond sera l'impact éthique de l'IA, qui ne comprend pas les implications éthiques de ses actions. En tant qu'êtres humains, il est de notre responsabilité d'identifier les lacunes éthiques dans l'IA générative de manière proactive et efficace et de mettre en œuvre des boucles de rétroaction qui entraînent l'IA à devenir plus inclusive et sans préjugés.
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