Bài 38 · 3 phút

RLHF: con người uốn nắn câu trả lời của AI

Sau khi model học từ văn bản, con người chấm điểm câu trả lời của nó, rồi model được huấn luyện để trả lời theo kiểu người ta thích.

Model vừa qua giai đoạn huấn luyện ban đầu thì rất giỏi viết tiếp văn bản, nhưng chưa phải một trợ lý hữu ích. Nó có thể lan man, bỏ qua câu hỏi, hoặc nói điều có hại.

Vì vậy các công ty thêm một bước gọi là RLHF, học tăng cường từ phản hồi của con người. Người ta so sánh từng cặp câu trả lời và chọn câu tốt hơn. Những lựa chọn đó huấn luyện một model chấm điểm, rồi chatbot được dạy để đạt điểm cao hơn.

Đây là một phần lớn lý do chatbot lịch sự, làm theo hướng dẫn và từ chối một số yêu cầu. Nó là một trong những công cụ chính cho alignment, tức là làm cho AI hành xử đúng như con người mong muốn.

Cách này cũng có tác dụng phụ. Nếu người chấm thích những câu nghe tự tin hoặc dễ đồng tình, model cũng học luôn thói đó. Một số phòng thí nghiệm giờ dùng thêm phản hồi từ AI hoặc một bộ nguyên tắc viết sẵn bên cạnh điểm của con người.

Làm ngay

Thử làm người chấm

  1. 1. Nhờ chatbot đưa hai câu trả lời khác nhau bằng câu lệnh bên dưới.
  2. 2. Chọn câu bạn thích hơn và ghi lại lý do.
  3. 3. Để ý xem bạn coi trọng điều gì: độ dài, giọng điệu, độ chính xác hay sự thẳng thắn.
Hãy cho tôi hai câu trả lời khác nhau cho câu hỏi này, đánh dấu A và B, một câu ngắn gọn thẳng thắn, một câu chi tiết và thân thiện: Làm sao để xin sếp nghỉ một ngày?

Kiểm tra nhanh

Trong RLHF, người chấm làm gì?

Trong RLHF, người chấm làm gì?

Tìm hiểu thêm

Thuật ngữ trong bài

RLHF
Cải thiện mô hình bằng cách cho người chấm câu trả lời, rồi dạy nó trả lời theo kiểu được chấm cao.
Reinforcement learning
Học bằng thử và sai: hệ thống được thưởng khi làm tốt và học cách lặp lại những gì được thưởng.
Alignment
Công việc giúp AI làm đúng điều con người thực sự muốn và tránh hành vi gây hại, kể cả trong tình huống bất ngờ.