W czasach, gdy sztuczna inteligencja (AI) w coraz większym stopniu napędza naszą erę, nie sposób przeoczyć kluczowej roli modeli uczenia się języka (LLM). Modele te, choć zaawansowane, zapowiadają erę maszyn, które rozumieją ludzki język i precyzyjnie na niego reagują. Ale nie popełnij błędu, nie są one nieomylne - i tu właśnie wkraczają ludzie; ucząc, udoskonalając i zamykając pętlę sprzężenia zwrotnego tych LLM.
Proces ten i jego istotność w szerszej perspektywie rozwoju sztucznej inteligencji jest często określany jako system "człowiek w pętli". Jak sama nazwa wskazuje, polega on na utrzymywaniu człowieka w systemie, aby pomóc sztucznej inteligencji uczyć się i doskonalić. Pomimo kwantowych skoków, jakich dokonaliśmy w dziedzinie sztucznej inteligencji, ta rola człowieka nie jest wycofywana - w rzeczywistości pod wieloma względami staje się coraz bardziej kluczowa.
Przyjrzyjmy się bliżej
Pętle sprzężenia zwrotnego to ścieżki lub procesy, w których dane wyjściowe systemu są przekazywane z powrotem jako dane wejściowe. Jest to powszechne w wielu systemach, takich jak termostat grzewczy, który stale dostosowuje się w oparciu o sprzężenie zwrotne temperatury. W kontekście LLM nie jest inaczej. Modele te uczą się języków poprzez przetwarzanie ogromnych ilości danych tekstowych. Załóżmy, że ich wyniki nie trafiają we właściwe nuty - zdania nie mają sensu lub gramatyka jest wadliwa. W tym miejscu pojawia się pętla sprzężenia zwrotnego i to ludzie wprowadzają te krytyczne poprawki.
Z każdą poprawką i dostosowaniem, LLM ‘uczą się’ i poprawiają, dostosowując swoje odpowiedzi w oparciu o pętlę sprzężenia zwrotnego. W ten sposób z czasem stają się ‘mądrzejsze’, lepiej rozumiejąc i dostosowując się do ludzkich niuansów językowych. Omawiając tę interakcję między ludzkimi informacjami zwrotnymi a wydajnością LLM, można jednak zauważyć, że w dużym stopniu pokrywa się ona z zachowaniem użytkowników.
Łączenie zachowań użytkowników i wydajności LLM
Zastanówmy się przez chwilę nad cyfrowymi tłumaczami językowymi lub aktywowanymi głosowo asystentami AI, z których wielu z nas korzysta na co dzień. Ich dokładność i użyteczność zależy od dobrze dostrojonych mechanizmów LLM. Informacje zwrotne otrzymywane od użytkowników nie dotyczą tylko poprawy pojedynczej sesji - mają one również zasadnicze znaczenie dla szkolenia LLM w celu uzyskania lepszej ogólnej wydajności.
Każde wejście, każda korekta i każda interakcja użytkownika z tymi systemami sztucznej inteligencji dostarcza cennych danych. Pomaga nauczyć maszynę akceptowalnego użycia języka, kolokwializmów, kontekstu i nie tylko. Innymi słowy, zachowanie użytkownika zasadniczo kieruje LLM w procesie uczenia się, wypełniając lukę między oczekiwaniami użytkownika a wydajnością AI.
Podczas gdy nieustannie przesuwamy granice w świecie sztucznej inteligencji, nie można wystarczająco podkreślić znaczenia czynnika ludzkiego. Podczas gdy uczymy maszyny rozumienia i interakcji w ludzkim języku, to użytkownicy - zwykli ludzie - szlifują, uczą i kształtują naukę tych modeli.
Fascynująca dynamika między zachowaniem użytkownika, wydajnością LLM i pętlą sprzężenia zwrotnego jest świadectwem tego, jak ludzie i sztuczna inteligencja mogą współistnieć, uczyć się i rozwijać. Z każdym wejściem użytkownika i korektą dokonywaną przez człowieka w pętli, przesuwamy te modele uczenia się języka na nowe wyżyny, czyniąc je inteligentniejszymi, dokładniejszymi i ostatecznie bardziej użytecznymi.
Aby uzyskać dogłębne spojrzenie na związek między pętlami informacji zwrotnych LLM a zachowaniem użytkowników, nie przegap oryginalnego artykułu na stronie VentureBeat.
