Обучение с подкреплением: новый взгляд на обратную связь от человека

Автор: Денис Аветисян

Эффективный метод использования предпочтений человека для ускоренного обучения моделей, от численной оптимизации до тонкой настройки больших языковых моделей.

"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.

Бесплатный Телеграм канал

Оптимизация функции Розенброка в двумерном пространстве демонстрирует эффективность алгоритмов поиска минимума, позволяя точно определить глобальный минимум даже в сложных ландшафтах функций.

В статье представлен Bayesian RLHF – новый фреймворк, сочетающий оптимизацию на основе предпочтений с обучением с подкреплением от человека, для повышения эффективности выборки.

Сбор данных о предпочтениях человека часто является узким местом при обучении моделей машинного обучения, ограничивая масштабируемость и эффективность. В работе ‘Efficient Reinforcement Learning from Human Feedback via Bayesian Preference Inference’ предложен гибридный подход, объединяющий масштабируемость обучения с подкреплением на основе обратной связи от человека (RLHF) с эффективностью активного запроса данных, достигаемой посредством байесовской оптимизации. Предложенный фреймворк, названный Bayesian RLHF, позволяет значительно снизить количество необходимых запросов к человеку при обучении как в задачах численной оптимизации, так и при тонкой настройке больших языковых моделей. Какие перспективы открывает дальнейшая интеграция методов активного обучения и байесовской оптимизации в области обучения с подкреплением и выравнивания моделей с человеческими ценностями?

Гармония Модели и Человека: Задача Выравнивания

Большие языковые модели (LLM) демонстрируют впечатляющие возможности, однако часто не соответствуют человеческим предпочтениям, приводя к нежелательным результатам. Эта проблема особенно актуальна в генерации текста, где требуется не только грамматическая корректность, но и соответствие ожиданиям пользователя. Традиционные методы обучения с подкреплением ограничены высокой размерностью языкового пространства и стоимостью сбора данных. Простое увеличение масштаба LLM не гарантирует соответствия человеческим ценностям; необходим целенаправленный подход к интеграции обратной связи.

Байесовский RLHF: Эффективность и Надежность Обучения

Предлагается фреймворк Bayesian RLHF, объединяющий эффективность Preferential Bayesian Optimization (PBO) и масштабируемость обучения с подкреплением на основе обратной связи от человека (RLHF). PBO использует попарные сравнения и гауссовские процессы для моделирования функции вознаграждения, эффективно исследуя пространство политик. Байесовские методы, в частности, аппроксимация Лапласа с использованием гессианской матрицы, позволяют количественно оценить неопределенность в модели вознаграждения, улучшая эффективность использования данных и устойчивость к шуму.

Dueling Thompson Sampling: Баланс Исследования и Эксплуатации

Ключевым компонентом является Dueling Thompson Sampling, функция приобретения, эффективно решающая проблему Exploration-Exploitation Tradeoff. Интеллектуально балансируя исследование неопределенных областей с использованием известных хороших политик, Dueling Thompson Sampling ускоряет обучение и повышает производительность. Модель вознаграждения обучается на данных из набора UltraFeedback Dataset и построена на основе бинарной классификации с использованием логистической регрессии, обеспечивая эффективную оценку вероятности предпочтения одного решения другому.

Оптимизация Политики с PPO: Достижение Согласия

Модель вознаграждения, обученная с использованием байесовского RLHF и оптимизированная с помощью Dueling Thompson Sampling, используется для направления оптимизации политики с использованием алгоритма PPO. Эксперименты демонстрируют, что байесовский RLHF значительно улучшает соответствие человеческим предпочтениям, достигая улучшения точности на 6% при тонкой настройке LLM. При увеличении бюджета предпочтений точность улучшалась на 14%, а байесовский RLHF достиг более быстрой сходимости и потребовал меньшего количества запросов, используя не более 3.1% доступного набора данных. Подобно тому, как чистый алгоритм игнорирует шум реализации, истинная ценность интеллекта заключается не в объеме данных, а в способности находить закономерности в хаосе.

Представленное исследование демонстрирует стремление к математической чистоте в области обучения с подкреплением. Авторы предлагают Bayesian RLHF – структуру, направленную на повышение эффективности за счет использования байесовского вывода предпочтений. Этот подход, по сути, является попыткой формализовать процесс обучения, опираясь на строгую логику и вероятностные модели. Как однажды заметил Винтон Серф: «Интернет – это просто машина для передачи информации, но это невероятно мощная машина». Эта фраза отражает суть любого хорошо спроектированного алгоритма – элегантность и эффективность, достигаемые за счет точной реализации базовых принципов. В данном случае, авторы стремятся к аналогичной элегантности, применяя байесовские методы для оптимизации процесса обучения и, тем самым, минимизируя необходимость в огромных объемах данных, что соответствует принципам доказательной алгоритмической чистоты.

Что Дальше?

Представленная работа, хоть и демонстрирует улучшение эффективности обучения с подкреплением на основе обратной связи от человека, не решает фундаментальную проблему: субъективность предпочтений. Формальное представление этих предпочтений посредством байесовского вывода – лишь приближение к истине, и асимптотическая устойчивость алгоритма напрямую зависит от адекватности выбранной априорной модели. Утверждение о повышении эффективности следует рассматривать с осторожностью; действительно ли оптимизация пространства предпочтений приводит к более разумному агенту, или же лишь к более умелому манипулированию системой вознаграждений?

Будущие исследования должны быть сосредоточены на разработке методов верификации и формальной проверки моделей, обученных на основе человеческих предпочтений. Использование лапласовского приближения, хоть и вычислительно эффективно, является лишь одним из возможных подходов. Поиск более точных, но при этом масштабируемых методов байесовского вывода представляется критически важным. Особенно актуален вопрос об автоматическом определении априорных распределений, отражающих не только статистику предпочтений, но и лежащие в их основе когнитивные процессы.

Необходимо помнить, что истинная элегантность алгоритма проявляется не в скорости сходимости, а в математической чистоте. Решение должно быть доказуемо корректным, а не просто «работать на тестах». В конечном счете, задача состоит не в том, чтобы создать алгоритм, который имитирует разум, а в том, чтобы формализовать его принципы.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.04286.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-09 03:26