L038 · Bên trong AI · 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.
01 · Ý chính
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.
02 · Hình dung thế này
Giống như đào tạo một nhân viên phục vụ mới. Họ đã biết bưng đĩa. Phản ứng của khách, cả khen lẫn chê, dạy họ cách niềm nở và chu đáo.
03 · Làm ngay
04 · Kiểm tra nhanh
Thuật ngữ trong bài
Xem thêm
L053AI nghĩ thế nào · 2 phút
Sycophancy: khi AI chiều bạn quá mức
Chatbot hay nói điều bạn muốn nghe, nên bạn cần yêu cầu rõ ràng để nó góp ý thẳng thắn.
L040Bên trong AI · 2 phút
Model mở và model đóng
Có những model AI ai cũng tải về và chạy được, còn có những model chỉ dùng được qua ứng dụng hoặc dịch vụ của công ty làm ra nó.
L041Bên trong AI · 2 phút
Distillation: model lớn dạy model nhỏ
Distillation (chưng cất) là cách huấn luyện một model nhỏ, nhanh bắt chước câu trả lời của một model lớn, để giữ được phần lớn khả năng mà tốn ít chi phí hơn nhiều.
L042Bên trong AI · 2 phút
Dữ liệu tổng hợp: khi AI tự làm bài tập cho mình
Dữ liệu tổng hợp (synthetic data) là dữ liệu huấn luyện do máy tạo ra, thường bởi chính các model AI khác, để lấp chỗ thiếu khi dữ liệu thật hiếm, riêng tư hoặc tốn kém.