Γλωσσάριο

Ενισχυτική μάθηση από ανθρώπινη ανατροφοδότηση (RLHF)

Τι είναι Ενισχυτική μάθηση από ανθρώπινη ανατροφοδότηση (RLHF);

Το RLHF είναι μια μέθοδος εκπαίδευσης που κάνει τα γλωσσικά μοντέλα πιο χρήσιμα και πιο ασφαλή. Άνθρωποι συγκρίνουν και βαθμολογούν περισσότερες απαντήσεις του μοντέλου· αυτές οι κρίσεις χρησιμοποιούνται για την εκπαίδευση ενός μοντέλου ανταμοιβής, το οποίο στη συνέχεια εκπαιδεύει περαιτέρω το ίδιο το γλωσσικό μοντέλο μέσω ενισχυτικής μάθησης. Έτσι διδάσκεται, για παράδειγμα, να απαντά πιο σαφώς ή να αρνείται προβληματικά αιτήματα. Το RLHF πραγματοποιείται στον πάροχο του μοντέλου πριν από την κυκλοφορία του – όχι με μεμονωμένους χρήστες.

Πώς βοηθά το KI.ordo

Οι αξιολογήσεις 👍/👎 στο KI.ordo δεν επανεκπαιδεύουν το μοντέλο· δείχνουν πού πρέπει να βελτιωθούν η γνώση ή οι οδηγίες ενός πράκτορα.

Μάθετε περισσότερα : Ενισχυτική μάθηση από ανθρώπινη ανατροφοδότηση (RLHF)

Θέματα

  • εκπαίδευση
  • ανθρώπινη ανατροφοδότηση
  • γλωσσικά μοντέλα

Δοκιμάστε το KI.ordo

Πράκτορες, ροές εργασιών και πρότυπα σε έναν χώρο εργασίας – δωρεάν επίδειξη 24 ωρών.

Έναρξη επίδειξης
← Όλοι οι όροι

Σχετικοί όροι

Ενισχυτική μάθηση (RL)

Η ενισχυτική μάθηση είναι κλάδος της μηχανικής μάθησης στον οποίο ένας πράκτορας μαθαίνει με δοκιμή και σφάλμα. Δρα μέσα σε ένα περιβάλλον, λαμβάνει ανταμοιβές για καλά αποτελέσματα και ποινές για κακά, και με αυτόν τον τρόπο αναπτύσσει μια στρατηγική που μεγιστοποιεί τη συνολική του ανταμοιβή. Γνωστά παραδείγματα είναι προγράμματα που κατακτούν επιτραπέζια παιχνίδια όπως το Go, ο έλεγχος ρομπότ και η τελειοποίηση γλωσσικών μοντέλων με βάση ανθρώπινες αξιολογήσεις.

  • μέθοδος μάθησης
  • ανταμοιβή
  • +1

Instruction Tuning

Το instruction tuning είναι μια μορφή βελτιστοποίησης (fine-tuning) κατά την οποία ένα προεκπαιδευμένο γλωσσικό μοντέλο εκπαιδεύεται περαιτέρω με πολλά ζεύγη οδηγιών και επιθυμητών απαντήσεων. Έτσι το μοντέλο μαθαίνει να εκτελεί εργασίες διατυπωμένες σε φυσική γλώσσα αντί να συνεχίζει απλώς ένα κείμενο. Είναι βασικό βήμα για τη μετατροπή ενός βασικού μοντέλου σε βοηθό και συχνά συνδυάζεται με μεθόδους όπως το RLHF. Παράδειγμα: η εντολή «Συνοψίστε αυτό το κείμενο σε τρεις προτάσεις» εκτελείται αξιόπιστα.

  • βελτιστοποίηση (fine-tuning)
  • γλωσσικά μοντέλα
  • +1

Συνταγματική ΤΝ (Constitutional AI)

Η συνταγματική ΤΝ (Constitutional AI) είναι μια μέθοδος εκπαίδευσης γλωσσικών μοντέλων που δημοσιεύτηκε από την Anthropic το 2022· δεν έχει καμία σχέση με το συνταγματικό δίκαιο. Βασίζεται σε ένα γραπτό σύνολο αρχών, το «σύνταγμα»: το μοντέλο ασκεί κριτική και αναθεωρεί τις δικές του απαντήσεις με βάση αυτές τις αρχές, στη συνέχεια μια ΤΝ συγκρίνει ζεύγη απαντήσεων και αυτή η ανατροφοδότηση χρησιμεύει ως σήμα ανταμοιβής για ενισχυτική μάθηση (RLAIF). Έτσι μειώνεται η ανάγκη ανθρώπινης επισήμανσης επιβλαβούς περιεχομένου· τον Ιανουάριο του 2026 η Anthropic δημοσίευσε ένα αναθεωρημένο σύνταγμα για το Claude.

  • Training
  • ασφάλεια ΤΝ
  • +1

βελτιστοποίηση (fine-tuning)

Η βελτιστοποίηση (fine-tuning) σημαίνει τη συνέχιση της εκπαίδευσης ενός ήδη προεκπαιδευμένου μοντέλου ΤΝ με πρόσθετα, συνήθως ειδικά για την εργασία δεδομένα. Τα εσωτερικά του βάρη προσαρμόζονται ώστε το μοντέλο να χειρίζεται πιο αξιόπιστα, για παράδειγμα, ένα συγκεκριμένο ύφος γραφής, εξειδικευμένο λεξιλόγιο ή μορφή εξόδου. Η βελτιστοποίηση απαιτεί προσεκτικά προετοιμασμένα δεδομένα-παραδείγματα, υπολογιστική ισχύ και δοκιμές. Για πολλές εφαρμογές αρκούν καλογραμμένες οδηγίες και συνδεδεμένη γνώση, που είναι και ευκολότερο να αλλαχθούν.

  • εκπαίδευση μοντέλου
  • Προσαρμογή
  • +1