Pada tahun 2023 terjadi peningkatan besar-besaran dalam adopsi alat AI seperti ChatGPT. Lonjakan ini memicu perdebatan sengit dan orang-orang mendiskusikan manfaat, tantangan, dan dampak AI terhadap masyarakat. Oleh karena itu, menjadi penting untuk memahami caranya Model Bahasa Besar (LLM) memberdayakan alat AI canggih ini.
Pada artikel ini, kita akan membahas tentang peran Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF). Metode ini memadukan pembelajaran penguatan dan masukan manusia. Kami akan mengeksplorasi apa itu RLHF, kelebihannya, keterbatasannya, dan semakin pentingnya RLHF dalam dunia AI generatif.
Apa itu Pembelajaran Penguatan dari Umpan Balik Manusia?
Pembelajaran Penguatan dari Umpan Balik Manusia (RLHF) menggabungkan pembelajaran penguatan klasik (RL) dengan umpan balik manusia. Ini adalah teknik pelatihan AI yang disempurnakan. Metode ini adalah kunci dalam menciptakan teknologi canggih yang berpusat pada pengguna AI generatif model, khususnya untuk tugas pemrosesan bahasa alami.
Memahami Pembelajaran Penguatan (RL)
Untuk lebih memahami RLHF, penting untuk terlebih dahulu memahami dasar-dasar Reinforcement Learning (RL). RL adalah pendekatan pembelajaran mesin di mana agen AI mengambil tindakan dalam lingkungan untuk mencapai tujuan. AI mempelajari pengambilan keputusan dengan mendapatkan imbalan atau penalti atas tindakannya. Penghargaan dan hukuman ini mengarahkannya ke arah perilaku yang disukai. Hal ini mirip dengan melatih hewan peliharaan dengan memberi penghargaan atas tindakan baik dan mengoreksi atau mengabaikan tindakan yang salah.
Elemen Manusia dalam RLHF
RLHF memperkenalkan komponen penting dalam proses ini: penilaian manusia. Dalam RL tradisional, imbalan biasanya ditentukan sebelumnya dan dibatasi oleh kemampuan pemrogram untuk mengantisipasi setiap kemungkinan skenario yang mungkin dihadapi AI. Umpan balik manusia menambah lapisan kompleksitas dan nuansa pada proses pembelajaran.
Manusia mengevaluasi tindakan dan keluaran AI. Mereka memberikan umpan balik yang lebih rumit dan peka konteks dibandingkan imbalan atau hukuman biner. Umpan balik ini bisa datang dalam berbagai bentuk, seperti menilai kelayakan suatu tanggapan. Ini menyarankan alternatif yang lebih baik atau menunjukkan apakah keluaran AI berada di jalur yang benar.
Penerapan RLHF
Penerapan dalam Model Bahasa
Model bahasa seperti ChatGPT adalah kandidat utama untuk RLHF. Meskipun model ini dimulai dengan pelatihan substansial mengenai kumpulan data teks yang luas yang membantunya memprediksi dan menghasilkan teks mirip manusia, pendekatan ini memiliki keterbatasan. Bahasa pada dasarnya memiliki nuansa, bergantung pada konteks, dan terus berkembang. Imbalan yang telah ditentukan sebelumnya dalam RL tradisional tidak dapat sepenuhnya mencakup aspek-aspek ini.
RLHF mengatasi hal ini dengan memasukkan umpan balik manusia ke dalam putaran pelatihan. Orang-orang meninjau keluaran bahasa AI dan memberikan masukan, yang kemudian digunakan model untuk menyesuaikan tanggapannya. Proses ini membantu AI memahami seluk-beluk seperti nada, konteks, kesesuaian, dan bahkan humor, yang sulit dikodekan dalam istilah pemrograman tradisional.
Beberapa aplikasi penting RLHF lainnya meliputi:
Kendaraan otonom
RLHF berpengaruh signifikan terhadap pelatihan mobil self-driving. Umpan balik manusia membantu kendaraan ini memahami skenario kompleks yang tidak terwakili dengan baik dalam data pelatihan. Hal ini termasuk menghadapi kondisi yang tidak dapat diprediksi dan mengambil keputusan dalam hitungan detik, seperti kapan harus mengalah pada pejalan kaki.
Rekomendasi yang Dipersonalisasi
Dalam dunia belanja online dan streaming konten, RLHF menyesuaikan rekomendasi. Hal ini dilakukan dengan belajar dari interaksi dan umpan balik pengguna. Hal ini menghasilkan saran yang lebih akurat dan dipersonalisasi untuk meningkatkan pengalaman pengguna.
Diagnostik Perawatan Kesehatan
Dalam diagnostik medis, RLHF membantu menyempurnakan algoritme AI. Hal ini dilakukan dengan memasukkan umpan balik dari para profesional medis. Hal ini membantu mendiagnosis penyakit dengan lebih akurat berdasarkan citra medis, seperti MRI dan sinar-X.
Hiburan Interaktif
Dalam video game dan media interaktif, RLHF dapat menciptakan narasi yang dinamis. Ini mengadaptasi alur cerita dan interaksi karakter berdasarkan umpan balik dan pilihan pemain. Hal ini menghasilkan pengalaman bermain game yang lebih menarik dan personal.
Manfaat RLHF
- Peningkatan Akurasi dan Relevansi: Model AI dapat belajar dari masukan manusia untuk menghasilkan keluaran yang lebih akurat, relevan secara kontekstual, dan ramah pengguna.
- Adaptability : RLHF memungkinkan model AI beradaptasi dengan informasi baru, mengubah konteks, dan mengembangkan penggunaan bahasa secara lebih efektif dibandingkan RL tradisional.
- Interaksi Seperti Manusia: Untuk aplikasi seperti chatbots, RLHF dapat menciptakan pengalaman percakapan yang lebih alami, menarik, dan memuaskan.
Tantangan dan Pertimbangan
Terlepas dari kelebihannya, RLHF bukannya tanpa tantangan. Salah satu masalah penting adalah potensi bias dalam masukan manusia. Karena AI belajar dari tanggapan manusia, setiap bias dalam masukan tersebut dapat ditransfer ke model AI. Untuk memitigasi risiko ini diperlukan pengelolaan yang hati-hati dan keragaman masukan dari manusia.
Pertimbangan lainnya adalah biaya dan upaya untuk memperoleh umpan balik manusia yang berkualitas. Hal ini bisa memakan banyak sumber daya karena mungkin memerlukan keterlibatan manusia secara terus-menerus untuk memandu proses pembelajaran AI.
Bagaimana ChatGPT menggunakan RLHF?
ChatGPT menggunakan RLHF untuk meningkatkan keterampilan percakapannya. Berikut rincian sederhana cara kerjanya:
- Belajar dari Data: ChatGPT memulai pelatihannya dengan kumpulan data yang luas. Tugas awalnya adalah memprediksi kata berikut dalam sebuah kalimat. Kemampuan prediksi ini menjadi dasar keterampilan generasi berikutnya.
- Memahami Bahasa Manusia: Natural Language Processing (NLP) membantu ChatGPT memahami cara manusia berbicara dan menulis. NLP membuat respons AI lebih alami.
- Menghadapi Keterbatasan: Bahkan dengan data yang sangat besar, ChatGPT masih kesulitan. Terkadang, permintaan pengguna tidak jelas atau rumit. ChatGPT mungkin tidak sepenuhnya memahaminya.
- Menggunakan RLHF untuk Perbaikan: RLHF berperan di sini. Manusia memberikan umpan balik atas tanggapan ChatGPT. Mereka memandu AI tentang apa yang terdengar alami dan apa yang tidak.
- Belajar dari Manusia: ChatGPT ditingkatkan melalui masukan manusia. Ia menjadi lebih terampil dalam memahami tujuan pertanyaan. Ia belajar menjawab dengan cara yang menyerupai percakapan alami manusia.
- Melampaui Chatbot Sederhana: ChatGPT menggunakan RLHF untuk membuat tanggapan, tidak seperti chatbot dasar dengan jawaban yang sudah ditulis sebelumnya. Ia memahami maksud pertanyaan dan menghasilkan jawaban yang bermanfaat dan terdengar seperti manusia.
Oleh karena itu, RLHF membantu AI lebih dari sekadar memprediksi kata-kata. Ia belajar menyusun kalimat yang koheren dan mirip manusia. Pelatihan ini menjadikan ChatGPT berbeda dan lebih maju dibandingkan chatbot biasa.
Kesimpulan
RLHF mewakili kemajuan signifikan dalam pelatihan AI, khususnya untuk aplikasi yang memerlukan pemahaman berbeda dan generasi bahasa manusia.
RLHF membantu mengembangkan model AI yang lebih akurat, mudah beradaptasi, dan mirip manusia dalam interaksinya. Ini menggabungkan pembelajaran terstruktur RL tradisional dengan kompleksitas penilaian manusia.
Seiring dengan terus berkembangnya AI, RLHF kemungkinan akan memainkan peran penting dalam menjembatani kesenjangan antara pemahaman manusia dan mesin.