सुदृढीकरण सीखने और मानव प्रतिक्रिया का संयोजन जनरेटिव एआई की क्षमता में क्रांति ला रहा है
संक्षेप में
जनरेटिव एआई के निर्माण की दौड़ तेज हो रही है, जो इन तकनीकों की क्षमताओं के वादे और उन खतरों के बारे में चिंता से चिह्नित है जो अनियंत्रित छोड़े जाने पर उत्पन्न हो सकते हैं।
जनरेटिव एआई के निर्माण की दौड़ एक घातीय वृद्धि के दौर से गुजर रही है, उनकी क्षमताओं के वादे और अनियंत्रित रहने पर उनके संभावित खतरे के बारे में चिंता के साथ। ChatGPTसबसे लोकप्रिय जेनेरिक एआई अनुप्रयोगों में से एक, में क्रांति ला दी गई सुदृढीकरण सीखना मानव प्रतिक्रिया के साथ।
ChatGPTकी सफलता इसलिए संभव हुई क्योंकि यह मॉडल मानवीय मूल्यों के अनुरूप था। एक संरेखित मॉडल सहायक प्रतिक्रियाएँ प्रदान करता है। OpenAI अच्छे व्यवहार को सुदृढ़ करने के लिए एआई मॉडल में मानवीय प्रतिक्रिया को शामिल किया गया। यहां तक कि एआई प्रशिक्षण प्रक्रिया के हिस्से के रूप में मानवीय प्रतिक्रिया अधिक स्पष्ट होने के बावजूद, ये मॉडल परिपूर्ण नहीं हैं और जिस गति और पैमाने पर जेनेरिक एआई को बाजार में ले जाया जा रहा है, उसके बारे में चिंताएं सुर्खियां बनी हुई हैं।
लूप में मानव पहले से कहीं अधिक महत्वपूर्ण है क्योंकि अधिक कंपनियां चैटबॉट और अन्य जनरेटिव एआई उत्पादों का विकास करती हैं। यह दृष्टिकोण पक्षपात और मतिभ्रम को कम करके संरेखण सुनिश्चित करता है और ब्रांड अखंडता को बनाए रखता है। एआई नेताओं को यह पूछने की जरूरत है कि इन सफल जनरेटिव एआई अनुप्रयोगों को सहायक, ईमानदार और हानिरहित कैसे बनाया जाए।
रीइन्फोर्समेंट लर्निंग एक प्रकार का एआई मॉडलिंग है जो जनरेटिव एआई मॉडल में मिसलिग्न्मेंट की पहचान करने के लिए मानवीय प्रतिक्रिया का उपयोग करता है। वास्तविक जीवन में कैसे व्यवहार करना है, यह जानने के लिए पर्यवेक्षित शिक्षण लेबल किए गए डेटा पर निर्भर करता है। अप्रशिक्षित शिक्षण में, मॉडल अपने आप सब कुछ सीखता है।
जनरेटिव एआई मॉडल उत्तर बनाने के लिए शब्दों को संयोजित करने के लिए अप्रशिक्षित शिक्षण का उपयोग करते हैं। उन्हें सिखाए जाने के लिए मानवीय जरूरतों और अपेक्षाओं की आवश्यकता है। आरएलएचएफ मशीन लर्निंग के लिए एक शक्तिशाली दृष्टिकोण है जो मॉडलों को सजा और इनाम के माध्यम से समस्याओं को हल करने के लिए प्रशिक्षित करता है। इस पद्धति में मॉडलों को फीडबैक प्रदान करने वाले लोगों के बड़े और विविध समूह शामिल हैं, जो तथ्यात्मक त्रुटियों को कम करने और व्यावसायिक आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए एआई मॉडल को अनुकूलित करने में मदद कर सकते हैं। फीडबैक लूप में मनुष्यों को जोड़ने के साथ, मानव विशेषज्ञता और सहानुभूति अब सीखने की प्रक्रिया का मार्गदर्शन कर सकती है।
RLHF में मनुष्यों को पैटर्न पहचानने और भावनात्मक संकेतों और अनुरोधों को समझने के लिए मॉडलों को सिखाने का मौका देकर जनरेटिव AI के साथ खराब अनुभवों को कम करने में मदद करने की क्षमता है। यह ग्राहक सेवा के साथ व्यवसायों की मदद कर सकता है, वित्तीय व्यापारिक निर्णय लेने और यहां तक कि चिकित्सा स्थितियों का बेहतर निदान करने के लिए प्रशिक्षण मॉडल भी।
सुदृढीकरण सीखने का नैतिक प्रभाव पड़ता है क्योंकि यह ग्राहकों की बातचीत को अनुभवों में बदलने, दोहराए जाने वाले कार्यों के स्वचालन और उत्पादकता में सुधार को सक्षम बनाता है। हालाँकि, इसका सबसे गहरा प्रभाव AI का नैतिक प्रभाव होगा, जो अपने कार्यों के नैतिक निहितार्थों को नहीं समझता है। मनुष्यों के रूप में, यह हमारी जिम्मेदारी है कि हम सक्रिय रूप से और प्रभावी ढंग से जनरेटिव एआई में नैतिक अंतराल की पहचान करें और एआई को अधिक समावेशी और पूर्वाग्रह मुक्त बनाने के लिए फीडबैक लूप को लागू करें।
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