С тех пор как OpenAI представила ChatGPT в конце 2022 года, роль основополагающих моделей большого языка (LLM) становится все более заметной в искусственном интеллекте (ИИ), особенно в обработке естественного языка (NLP). Эти LLM, предназначенные для обработки и создания человеческого текста, учатся на обширном массиве текстов из Интернета, от книг до веб-сайтов. Этот процесс обучения позволяет им уловить суть человеческого языка, что делает их универсальными решениями проблем.

Хотя развитие LLM открыло новые двери, метод адаптации этих моделей для конкретных приложений, известный как тонкая настройка, сопряжен с собственным набором проблем. Точная настройка модели требует дополнительного обучения на более специализированных наборах данных, что может привести к таким трудностям, как требование маркированных данных, риск дрейф модели и переоснащение, а также потребность в значительных ресурсах.

Решая эти проблемы, исследователи из Google недавно приняли идею «социальное обучение‘, чтобы помочь ИИ учиться у ИИ. Основная идея заключается в том, что, когда LLM превращаются в чат-ботов, они могут взаимодействовать и учиться друг у друга аналогично социальному обучению человека. Такое взаимодействие позволяет им учиться друг у друга, тем самым повышая свою эффективность.

Что такое социальное обучение?

Социальное обучение — не новая идея. Он основан на теории 1970-х годов, разработанной Альберт Бандура, что предполагает, что люди учатся, наблюдая за другими. Эта концепция применительно к ИИ означает, что системы ИИ могут совершенствоваться, взаимодействуя друг с другом, обучаясь не только на непосредственном опыте, но и на действиях коллег. Этот метод обещает более быстрое приобретение навыков и может даже позволить системам ИИ развивать свою собственную «культуру» путем обмена знаниями.

В отличие от других методов обучения ИИ, таких как обучение с подкреплением методом проб и ошибок или имитационное обучение Судя по прямым примерам, социальное обучение делает упор на обучение через взаимодействие. Он предлагает ИИ более практический и коллективный способ овладеть новыми навыками.

Социальное обучение в магистратуре LLM

Важным аспектом социального обучения является обмен знаниями без обмена оригинальной и конфиденциальной информацией. С этой целью, исследователи использовали динамику «учитель-ученик», где модели учителя облегчают процесс обучения для моделей учеников, не раскрывая никаких конфиденциальных деталей. Для достижения этой цели модели учителей генерируют синтетические примеры или направления, по которым модели учащихся могут учиться, не передавая фактические данные. Например, рассмотрим модель учителя, обученного различать спам и неспамовые текстовые сообщения с использованием данных, отмеченных пользователями. Если мы хотим, чтобы другая модель справилась с этой задачей, не затрагивая исходные, частные данные, в игру вступает социальное обучение. Модель учителя будет создавать синтетические примеры или предоставлять информацию на основе своих знаний, позволяя модели ученика точно идентифицировать спам-сообщения без прямого доступа к конфиденциальным данным. Эта стратегия не только повышает эффективность обучения, но и демонстрирует потенциал LLM для обучения динамичными и адаптируемыми способами, потенциально создавая культуру коллективных знаний. Важнейшей особенностью этого подхода является его опора на синтетические примеры и специально разработанные инструкции. Создавая новые информативные примеры, отличные от исходного набора данных, модели учителей могут сохранять конфиденциальность, одновременно направляя модели учащихся к эффективному обучению. Этот подход оказался эффективным: результаты были сопоставимы с теми, которые были получены с использованием фактических данных.

Как социальное обучение решает проблемы тонкой настройки?

Социальное обучение предлагает новый способ усовершенствования LLM для конкретных задач. Это помогает решать проблемы тонкой настройки следующими способами:

  1. Меньшая потребность в маркированных данных: Изучая синтетические примеры, общие для разных моделей, социальное обучение снижает зависимость от труднодоступных размеченных данных.
  2. Как избежать чрезмерной специализации: Он сохраняет гибкость моделей, предоставляя им более широкий спектр примеров, чем в небольших конкретных наборах данных.
  3. Уменьшение переобучения: Социальное обучение расширяет опыт обучения, помогая моделям лучше обобщать и избегать переобучения.
  4. Экономия ресурсов: Этот подход позволяет более эффективно использовать ресурсы, поскольку модели учатся на опыте друг друга, не нуждаясь в прямом доступе к большим наборам данных.

Будущие направления

Потенциал социального обучения в магистратуре предполагает различные интересные и значимые пути будущих исследований ИИ:

  1. Гибридные культуры искусственного интеллекта: Поскольку LLM участвуют в социальном обучении, они могут начать формировать общие методологии. Могут быть проведены исследования для изучения влияния этих новых «культур» ИИ, изучения их влияния на человеческие взаимодействия и связанные с этим этические проблемы.
  2. Межмодальное обучение: Расширение социального обучения за пределы текста, включая изображения, звуки и многое другое, может привести к созданию систем искусственного интеллекта с более глубоким пониманием мира, во многом подобно тому, как люди учатся с помощью нескольких чувств.
  3. Децентрализованное обучение: Идея обучения моделей ИИ друг у друга в децентрализованной сети представляет собой новый способ расширения обмена знаниями. Это потребует решения серьезных проблем в области координации, конфиденциальности и безопасности.
  4. Взаимодействие человека и искусственного интеллекта: Есть потенциал в изучении того, как люди и ИИ могут получить взаимную выгоду от социального обучения, особенно в образовательных и совместных условиях. Это могло бы по-новому определить, как происходят передача знаний и инновации.
  5. Этическая разработка ИИ: Обучение ИИ решению этических дилемм посредством социального обучения может стать шагом к более ответственному ИИ. Основное внимание будет уделено разработке систем искусственного интеллекта, которые смогут рассуждать этично и соответствовать общественным ценностям.
  6. Самосовершенствующиеся системы: Экосистема, в которой модели ИИ постоянно учатся и совершенствуются на основе опыта друг друга, может ускорить инновации в области ИИ. Это предполагает будущее, в котором ИИ сможет более автономно адаптироваться к новым вызовам.
  7. Конфиденциальность в обучении: Поскольку модели ИИ делятся знаниями, обеспечение конфиденциальности лежащих в их основе данных имеет решающее значение. Будущие усилия могут быть направлены на разработку более сложных методов, позволяющих передавать знания без ущерба для безопасности данных.

Заключение

Исследователи Google впервые разработали инновационный подход под названием «социальное обучение среди моделей большого языка» (LLM), вдохновленный способностью человека учиться, наблюдая за другими. Эта структура позволяет LLM обмениваться знаниями и улучшать свои возможности, не получая доступа к конфиденциальным данным и не раскрывая их. Создавая синтетические примеры и инструкции, LLM могут эффективно учиться, решая ключевые проблемы в разработке ИИ, такие как необходимость в маркированных данных, чрезмерная специализация, переоснащение и потребление ресурсов. Социальное обучение не только повышает эффективность и адаптивность ИИ, но также открывает возможности для ИИ развивать общие «культуры», участвовать в кросс-модальном обучении, участвовать в децентрализованных сетях, взаимодействовать с людьми новыми способами, решать этические дилеммы и обеспечивать конфиденциальность. Это знаменует собой значительный сдвиг в сторону более совместных, универсальных и этических систем искусственного интеллекта, обещающих переопределить ландшафт исследований и приложений искусственного интеллекта.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

error: Content is protected !!