El aprendizaje por refuerzo (RL) es un tipo de aprendizaje automático. En este enfoque, los algoritmos aprenden a tomar decisiones mediante prueba y error, al igual que lo hacen los humanos.
Cuando agregamos retroalimentación humana a la mezcla, este proceso cambia significativamente. Luego, las máquinas aprenden tanto de sus acciones como de la guía proporcionada por los humanos. Esta combinación crea un entorno de aprendizaje más dinámico.
En este artículo, hablaremos sobre los pasos de este enfoque innovador. Comenzaremos con los conceptos básicos del aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana. Luego, repasaremos los pasos clave para implementar RL con retroalimentación humana.
¿Qué es el aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana (RLHF)?
Aprendizaje por refuerzo a partir de la retroalimentación humana, o RLHF, es un método en el que la IA aprende tanto de prueba y error como de la aportación humana. En el aprendizaje automático estándar, la IA mejora mediante muchos cálculos. Este proceso es rápido pero no siempre perfecto, especialmente en tareas como el lenguaje.
RLHF interviene cuando la IA, como un chatbot, necesita perfeccionarse. En este método, las personas brindan retroalimentación a la IA y la ayudan a comprender y responder mejor. Este método es especialmente útil en el procesamiento del lenguaje natural (PNL). Se utiliza en chatbots, sistemas de voz a texto y herramientas de resumen.
Normalmente, la IA aprende mediante un sistema de recompensas basado en sus acciones. Pero en tareas complejas, esto puede resultar complicado. Ahí es donde la retroalimentación humana es esencial. Guía a la IA y la hace más lógica y efectiva. Este enfoque ayuda a superar las limitaciones del aprendizaje de la IA por sí solo.
El objetivo de RLHF
El objetivo principal de RLHF es entrenar modelos lingüísticos para producir textos atractivos y precisos. Esta formación consta de algunos pasos:
Primero, crea un modelo de recompensa. Este modelo predice qué tan bien calificarán los humanos el texto de la IA.
La retroalimentación humana ayuda a construir este modelo. Esta retroalimentación da forma a un modelo de aprendizaje automático para adivinar las calificaciones humanas.
Luego, el modelo de lenguaje se afina utilizando el modelo de recompensa. Recompensa a la IA por un texto que obtiene altas calificaciones.
Este método ayuda a la IA a saber cuándo evitar determinadas preguntas. Aprende a rechazar solicitudes que involucren contenido dañino como violencia o discriminación.
Un ejemplo bien conocido de un modelo que utiliza RLHF es ChatGPT de OpenAI. Este modelo utiliza la retroalimentación humana para mejorar las respuestas y hacerlas más relevantes y responsables.
Pasos del aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana
El aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana (RLHF) garantiza que los modelos de IA sean técnicamente competentes, éticamente sólidos y contextualmente relevantes. Analice los cinco pasos clave de RLHF que exploran cómo contribuyen a la creación de sistemas de IA sofisticados guiados por humanos.
Comenzando con un modelo previamente entrenado
El viaje de RLHF comienza con un modelo previamente entrenado, un paso fundamental en el aprendizaje automático Human-in-the-Loop. Inicialmente entrenados en extensos conjuntos de datos, estos modelos poseen una amplia comprensión del lenguaje u otras tareas básicas, pero carecen de especialización.
Los desarrolladores comienzan con un modelo previamente entrenado y obtienen una ventaja significativa. Estos modelos ya se han aprendido a partir de grandes cantidades de datos. Les ayuda a ahorrar tiempo y recursos en la fase de formación inicial. Este paso prepara el escenario para la capacitación más enfocada y específica que sigue.
Ajuste fino supervisado
El segundo paso implica un ajuste supervisado, donde el modelo previamente entrenado se somete a capacitación adicional en una tarea o dominio específico. Este paso se caracteriza por el uso de datos etiquetados, lo que ayuda al modelo a generar resultados más precisos y contextualmente relevantes.
Este proceso de ajuste es un excelente ejemplo de entrenamiento de IA guiado por humanos, donde el juicio humano juega un papel importante a la hora de dirigir la IA hacia los comportamientos y respuestas deseados. Los formadores deben seleccionar y presentar cuidadosamente datos específicos del dominio para garantizar que la IA se adapte a los matices y requisitos específicos de la tarea en cuestión.
Entrenamiento del modelo de recompensa
En el tercer paso, se entrena un modelo independiente para reconocer y recompensar los resultados deseables que genera la IA. Este paso es fundamental para el aprendizaje de IA basado en comentarios.
El modelo de recompensa evalúa los resultados de la IA. Asigna puntuaciones según criterios como relevancia, precisión y alineación con los resultados deseados. Estas puntuaciones actúan como retroalimentación y guían a la IA para producir respuestas de mayor calidad. Este proceso permite una comprensión más matizada de tareas complejas o subjetivas en las que las instrucciones explícitas pueden ser insuficientes para una formación eficaz.
Aprendizaje por refuerzo a través de la optimización de políticas próximas (PPO)
A continuación, la IA se somete a un aprendizaje por refuerzo a través de la optimización de políticas próximas (PPO), un enfoque algorítmico sofisticado en el aprendizaje automático interactivo.
PPO permite que la IA aprenda de la interacción directa con su entorno. Refina su proceso de toma de decisiones mediante recompensas y sanciones. Este método es particularmente eficaz en el aprendizaje y la adaptación en tiempo real, ya que ayuda a la IA a comprender las consecuencias de sus acciones en diversos escenarios.
PPO es fundamental para enseñar a la IA a navegar en entornos complejos y dinámicos donde los resultados deseados pueden evolucionar o ser difíciles de definir.
Teaming rojo
El paso final implica pruebas rigurosas del sistema de IA en el mundo real. Aquí, un grupo diverso de evaluadores, conocido como el 'equipo rojo,' desafía a la IA con varios escenarios. Ponen a prueba su capacidad para responder de forma precisa y adecuada. Esta fase garantiza que la IA pueda manejar aplicaciones del mundo real y situaciones imprevistas.
Red Teaming pone a prueba la competencia técnica y la solidez ética y contextual de la IA. Se aseguran de que funcione dentro de límites morales y culturales aceptables.
A lo largo de estos pasos, RLHF enfatiza la importancia de la participación humana en cada etapa del desarrollo de la IA. Desde guiar la capacitación inicial con datos cuidadosamente seleccionados hasta brindar comentarios matizados y pruebas rigurosas en el mundo real, la aportación humana es fundamental para crear sistemas de IA que sean inteligentes, responsables y estén en sintonía con los valores y la ética humanos.
Conclusión
El aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana (RLHF) muestra una nueva era en la IA, ya que combina conocimientos humanos con aprendizaje automático para lograr sistemas de IA más éticos y precisos.
RLHF promete hacer que la IA sea más empática, inclusiva e innovadora. Puede abordar los sesgos y mejorar la resolución de problemas. Está destinado a transformar áreas como la atención sanitaria, la educación y el servicio al cliente.
Sin embargo, perfeccionar este enfoque requiere esfuerzos continuos para garantizar la eficacia, la equidad y la alineación ética.
