강화 학습과 인간 피드백의 결합은 생성 AI의 잠재력에 혁명을 일으키고 있습니다.
요컨대
제너레이티브 AI를 구축하기 위한 경쟁이 활기를 띠고 있으며, 이러한 기술의 기능에 대한 약속과 확인되지 않은 경우 발생할 수 있는 위험에 대한 우려로 표시됩니다.
제너레이티브 AI를 구축하기 위한 경쟁은 기하급수적인 성장 단계를 거치고 있으며, 기능에 대한 약속과 확인되지 않은 경우 잠재적인 위험에 대한 우려가 있습니다. ChatGPT가장 인기 있는 생성 AI 애플리케이션 중 하나인 는 강화 학습 인간의 피드백으로.
ChatGPT의 돌파구는 모델이 인간의 가치와 일치했기 때문에 가능했습니다. 정렬된 모델은 유용한 응답을 제공합니다. OpenAI 좋은 행동을 강화하기 위해 인간의 피드백을 AI 모델에 통합했습니다. AI 교육 프로세스의 일부로 사람의 피드백이 더욱 분명해짐에도 불구하고 이러한 모델은 완벽하지 않으며 생성 AI가 시장에 출시되는 속도와 규모에 대한 우려가 계속해서 헤드라인을 장식하고 있습니다.
더 많은 회사가 챗봇 및 기타 생성 AI 제품을 개발함에 따라 인간 참여가 그 어느 때보다 중요해졌습니다. 이 접근 방식은 편견과 환각을 최소화하여 정렬을 보장하고 브랜드 무결성을 유지합니다. AI 리더는 이러한 획기적인 생성 AI 애플리케이션을 유용하고 정직하며 무해하게 만드는 방법을 물어야 합니다.
강화 학습은 인간의 피드백을 사용하여 생성 AI 모델의 오정렬을 식별하는 일종의 AI 모델링입니다. 감독 학습은 실생활에서 행동하는 방법을 배우기 위해 레이블이 지정된 데이터에 의존합니다. 비지도 학습에서 모델은 스스로 모든 것을 학습합니다.
생성 AI 모델은 비지도 학습을 사용하여 단어를 결합하여 답변을 생성합니다. 그들은 가르쳐야 할 인간의 필요와 기대가 필요합니다. RLHF는 처벌과 보상을 통해 문제를 해결하도록 모델을 훈련시키는 강력한 기계 학습 접근 방식입니다. 이 방법에는 모델에 피드백을 제공하는 크고 다양한 사람들이 포함되어 있어 실제 오류를 줄이고 비즈니스 요구에 맞게 AI 모델을 사용자 지정할 수 있습니다. 인간이 피드백 루프에 추가되면서 이제 인간의 전문성과 공감이 학습 프로세스를 안내할 수 있습니다.
RLHF는 패턴을 인식하고 감정 신호와 요청을 이해하도록 모델을 가르칠 수 있는 기회를 인간에게 제공함으로써 생성 AI의 나쁜 경험을 줄이는 데 도움이 될 잠재력이 있습니다. 이를 통해 기업은 고객 서비스, 금융 거래 결정, 심지어 의료 상태를 더 잘 진단할 수 있는 교육 모델까지 지원할 수 있습니다.
강화 학습은 고객 상호 작용을 경험으로 변환하고 반복 작업을 자동화하고 생산성을 향상시키기 때문에 윤리적 영향을 미칩니다. 그러나 그것의 가장 심오한 영향은 AI의 윤리적 영향일 것입니다. AI는 행동의 윤리적 의미를 이해하지 못합니다. 인간으로서 제너레이티브 AI의 윤리적 격차를 능동적이고 효과적으로 식별하고 AI가 보다 포용적이고 편향되지 않도록 훈련하는 피드백 루프를 구현하는 것은 우리의 책임입니다.
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