В последние годы большие языковые модели (LLM) значительно изменили область искусственного интеллекта (ИИ), позволяя машинам понимать и генерировать текст, похожий на человеческий, с поразительной точностью. Этот успех во многом объясняется достижениями в области методологий машинного обучения, включая глубокое обучение и обучение с подкреплением (RL). Хотя обучение с учителем сыграло решающую роль в обучении LLM, обучение с подкреплением стало мощным инструментом для уточнения и расширения их возможностей, выходящих за рамки простого распознавания образов.
Обучение с подкреплением позволяет LLM учиться на опыте, оптимизируя свое поведение на основе вознаграждений или штрафов. Различные варианты RL, такие как Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF), Reinforcement Learning with Verifiable Rewards (RLVR), Group Relative Policy Optimization (GRPO) и Direct Preference Optimization (DPO), были разработаны для тонкой настройки LLM, обеспечения их соответствия человеческим предпочтениям и улучшения их способностей к рассуждению.
Обучение с подкреплением (RL) – это парадигма машинного обучения, в которой агент учится принимать решения, взаимодействуя с окружающей средой. Вместо того, чтобы полагаться исключительно на размеченные наборы данных, агент предпринимает действия, получает обратную связь в виде вознаграждений или штрафов и соответствующим образом корректирует свою стратегию.
Для LLM обучение с подкреплением гарантирует, что модели генерируют ответы, соответствующие человеческим предпочтениям, этическим принципам и практическому мышлению. Цель состоит не только в том, чтобы создавать синтаксически правильные предложения, но и в том, чтобы сделать их полезными, значимыми и соответствующими социальным нормам.
Одним из наиболее широко используемых методов RL при обучении LLM является RLHF. Вместо того, чтобы полагаться исключительно на предопределенные наборы данных, RLHF улучшает LLM, включая человеческие предпочтения в цикл обучения. Этот процесс обычно включает в себя:
Сбор отзывов людей: люди-оценщики оценивают ответы, сгенерированные моделью, и ранжируют их на основе качества, связности, полезности и точности.
Обучение модели вознаграждения: затем эти рейтинги используются для обучения отдельной модели вознаграждения, которая предсказывает, какой результат предпочтут люди.
Тонкая настройка с помощью RL: LLM обучается с использованием этой модели вознаграждения, чтобы уточнить свои ответы на основе предпочтений человека.
Этот подход был использован для улучшения таких моделей, как ChatGPT и Claude. Хотя RLHF сыграли жизненно важную роль в приведении LLM в соответствие с предпочтениями пользователей, уменьшении предвзятости и улучшении их способности следовать сложным инструкциям, этот метод требует больших ресурсов, требуя большого количества аннотаторов-людей для оценки и тонкой настройки результатов ИИ. Это ограничение побудило исследователей изучить альтернативные методы, такие как Reinforcement Learning from AI Feedback (RLAIF) и Reinforcement Learning with Verifiable Rewards (RLVR).
В отличие от RLHF, RLAIF полагается на предпочтения, сгенерированные ИИ, для обучения LLM, а не на обратную связь от человека. Он работает, используя другую систему ИИ, обычно LLM, для оценки и ранжирования ответов, создавая автоматизированную систему вознаграждения, которая может направлять процесс обучения LLM.
Этот подход решает проблемы масштабируемости, связанные с RLHF, где аннотации, сделанные человеком, могут быть дорогими и трудоемкими. Используя обратную связь ИИ, RLAIF повышает согласованность и эффективность, уменьшая вариативность, вносимую субъективными мнениями людей. Хотя RLAIF является ценным подходом для уточнения LLM в масштабе, он иногда может усиливать существующие предубеждения, присутствующие в системе ИИ.
В то время как RLHF и RLAIF полагаются на субъективную обратную связь, RLVR использует объективные, поддающиеся программной проверке вознаграждения для обучения LLM. Этот метод особенно эффективен для задач, имеющих четкий критерий правильности, таких как: решение математических задач, генерация кода, обработка структурированных данных.
В RLVR ответы модели оцениваются с использованием предопределенных правил или алгоритмов. Проверяемая функция вознаграждения определяет, соответствует ли ответ ожидаемым критериям, присваивая высокий балл правильным ответам и низкий балл неправильным.
Этот подход снижает зависимость от человеческой разметки и предвзятости ИИ, делая обучение более масштабируемым и экономически эффективным. Например, в задачах математического мышления RLVR использовался для уточнения таких моделей, как R1-Zero от DeepSeek, что позволяет им самосовершенствоваться без вмешательства человека.
В дополнение к вышеупомянутым методам, которые определяют, как LLM получают вознаграждения и учатся на обратной связи, не менее важным аспектом RL является то, как модели адаптируют (или оптимизируют) свое поведение (или политики) на основе этих вознаграждений. Именно здесь в игру вступают передовые методы оптимизации.
Оптимизация в RL – это, по сути, процесс обновления поведения модели для максимизации вознаграждений. В то время как традиционные подходы RL часто страдают от нестабильности и неэффективности при тонкой настройке LLM, были разработаны новые подходы для оптимизации LLM. Вот основные стратегии оптимизации, используемые для обучения LLM:
Proximal Policy Optimization (PPO): PPO является одним из наиболее широко используемых методов RL для тонкой настройки LLM. Основная задача в RL – обеспечить, чтобы обновления модели улучшали производительность без внезапных, резких изменений, которые могут снизить качество ответа. PPO решает эту проблему, вводя контролируемые обновления политик, постепенно и безопасно улучшая ответы модели для поддержания стабильности. Он также уравновешивает исследование и использование, помогая моделям находить лучшие ответы, одновременно подкрепляя эффективное поведение. Кроме того, PPO эффективен с точки зрения выборки, используя меньшие пакеты данных для сокращения времени обучения при сохранении высокой производительности. Этот метод широко используется в таких моделях, как ChatGPT, гарантируя, что ответы остаются полезными, актуальными и соответствуют ожиданиям людей, без переобучения к конкретным сигналам вознаграждения.
Direct Preference Optimization (DPO): DPO – это еще один метод оптимизации RL, который фокусируется на прямой оптимизации выходных данных модели в соответствии с предпочтениями человека. В отличие от традиционных алгоритмов RL, которые полагаются на сложное моделирование вознаграждения, DPO напрямую оптимизирует модель на основе двоичных данных о предпочтениях, что означает, что он просто определяет, лучше ли один выход, чем другой. Этот подход основан на том, что люди-оценщики ранжируют несколько ответов, сгенерированных моделью для данного запроса. Затем он выполняет тонкую настройку модели, чтобы увеличить вероятность получения ответов с более высоким рейтингом в будущем. DPO особенно эффективен в сценариях, где получение подробных моделей вознаграждения затруднено. Упрощая RL, DPO позволяет моделям ИИ улучшать свои выходные данные без вычислительных затрат, связанных с более сложными методами RL.
Group Relative Policy Optimization (GRPO): Одной из последних разработок в области методов оптимизации RL для LLM является GRPO. В то время как типичные методы RL, такие как PPO, требуют модели ценности для оценки преимущества различных ответов, что требует высокой вычислительной мощности и значительных ресурсов памяти, GRPO устраняет необходимость в отдельной модели ценности, используя сигналы вознаграждения от разных поколений по одному и тому же запросу. Это означает, что вместо сравнения выходных данных со статической моделью ценности, он сравнивает их друг с другом, что значительно снижает вычислительные издержки. Одно из наиболее заметных применений GRPO было замечено в DeepSeek R1-Zero, модели, которая была обучена полностью без тонкой настройки под наблюдением и сумела развить передовые навыки рассуждения посредством самоэволюции.
Обучение с подкреплением играет решающую роль в совершенствовании больших языковых моделей (LLM), улучшая их соответствие человеческим предпочтениям и оптимизируя их способности к рассуждению. Такие методы, как RLHF, RLAIF и RLVR, предоставляют различные подходы к обучению на основе вознаграждения, в то время как методы оптимизации, такие как PPO, DPO и GRPO, повышают эффективность и стабильность обучения. По мере того как LLM продолжают развиваться, роль обучения с подкреплением становится критически важной для того, чтобы сделать эти модели более интеллектуальными, этичными и разумными.