Вопрос или проблема
Если я правильно понимаю, SFT похожа на предобучение: потери рассчитываются на каждый токен, и градиент*потери применяется для обратного распространения ошибки, суммируя по батчу.
У RL одно скалярное вознаграждение для всего вывода. Градиенты для всех токенов усредняются, затем умножаются на вознаграждение, а затем снова суммируются по батчу.
Моё понимание правильно? Буду признателен за ссылки на соответствующие материалы.
.
Ответ или решение
Применение сигнала вознаграждения к большим языковым моделям (LLM) в процессе обучения с подкреплением (RL) является сложным процессом, который базируется на фундаментальных принципах как методов обучения с подкреплением, так и машинного обучения в целом.
### Теория
В обучении с подкреплением агент учится посредством взаимодействия с окружающей средой, получая вознаграждение за совершаемые действия. Целевой задачей является максимизация ожидаемого суммарного вознаграждения. Для больших языковых моделей роль агента играют нейронные сети, которые управляют генерацией текста.
В контексте больших языковых моделей, таких как GPT, данный процесс может начинаться с предварительного обучения (Supervised Fine-Tuning, SFT), где модель обучается на больших объемах текста для предсказания следующей части исходных данных. На этом этапе используется метод обратного распространения ошибки (backpropagation), где потери (loss) рассчитываются помимо прочих параметров по токенам и затем суммируются.
После стадии SFT к модели может применяться обучение с подкреплением для адаптации её поведения к более специфичным задачам, где среда оценивает выходные данные моделью, выдавая скалярное вознаграждение (например, пользователи оценивают ответ модели по шкале). В этом процессе грейдиенты для всех токенов усредняются, умножаются на величину вознаграждения, а затем снова применяются с использованием метода обратного распространения ошибки по всей партии данных.
### Пример
Рассмотрим, например, систему чат-ботов, обученную с использованием Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF). В этом случае, если выход, сгенерированный моделью, приносит пользователю удовлетворение, то в системе это считается положительным вознаграждением. Напротив, если пользователь неудовлетворен, вознаграждение будет отрицательным. Модель обновляет свои параметры на основе тех траекторий, которые приводят к положительным результатам.
### Применение
На практике очень важно качественно сконструировать функцию вознаграждения. Поскольку сигнал вознаграждения является скалярным, то есть это одна уникальная величина для всей последовательности, его правильная визуализация и разработка критичны для успешного применения обучения с подкреплением на LLM. Для крупных моделей RL на самом деле дополняет процесс обучения, помогая модели улучшить способность к генерации текстов, которые соответствуют ожиданиям или предпочтениям пользователей или заданным критериям.
Роль обратного распространения ошибки также остается критичной в процессе RL. Как и при стандартном машинном обучении, успешная интеграция сигналов вознаграждения требует применения градиентных методов оптимизации. Здесь обратное распространение используется для корректировки весов в нейронной сети с учётом полученного наградного сигнала, но подход отличается тем, что градиенты масштабируются в соответствии с величиной вознаграждения.
Понимание этих концепций важно для разработки и улучшения интерактивных систем искусственного интеллекта и больших языковых моделей. Обучение с подкреплением со временем может значительно улучшить адаптацию LLM к специально сформулированным задачам, повысив точность и полезность выходных данных с точки зрения конечного пользователя, предлагая, например, более релевантные или контекстно-значимые ответы в диалоговых системах.
### Заключение
В заключение следует сказать, что сигнал вознаграждения в LLM при применении Reinforcement Learning играет критическую роль в оптимизации моделей для улучшения их возможности адаптации к изменяющимся задачам и параметрам. Перевод сигнала в корректируемое направление через backpropagation остается важным компонентом, в то время как весь процесс сопровождается сложностями оценки и применения адекватной функции вознаграждения. Изучение специализированной литературы, такой как курсы по Deep Reinforcement Learning и последние исследования в области использования RL для языковых моделей, предоставляет отличные возможности для понимания тонкостей и инноваций в этой быстро развивающейся области.