Co to jest RLHF? Wyjaśniamy, jak „wychowuje” się ChatGPT
W artykule o AI Alignment wyjaśniliśmy, że surowe modele LLM po treningu na internecie są inteligentne, ale nie „pomocne”. Potrafią być stronnicze (bias), toksyczne i zmyślać.
Jak więc firmy (jak OpenAI czy Anthropic) zamieniają tego „surowego” geniusza w uprzejmego, pomocnego asystenta, który odmawia generowania szkodliwych treści?
Odpowiedzią jest RLHF, czyli Reinforcement Learning from Human Feedback (Uczenie przez Wzmocnienie na podstawie Ludzkich Opinii).
To jest właśnie ten „proces wychowawczy” lub „tresura” AI. To technika, która pozwala ludziom-trenerom „nagradzać” i „karać” model za jego odpowiedzi, dostosowując jego zachowanie do naszych wartości.
RLHF w 30 sekund
- Co to jest? Trzyetapowa technika treningowa, która wykorzystuje ludzkich oceniających do „nauczenia” AI, jakie odpowiedzi są dobre (pomocne, prawdziwe, nieszkodliwe), a jakie złe.
- Dlaczego jest ważna? To kluczowa metoda AI Alignment. Bez niej LLM-y byłyby znacznie mniej bezpieczne i użyteczne.
- Jak działa? Ludzie oceniają odpowiedzi AI, na tej podstawie trenowany jest „Model Nagrody”, a następnie model AI jest „tresowany” (przez Uczenie przez Wzmocnienie), aby maksymalizować swoją „nagrodę”.
Jak działa RLHF? (Proces w 3 krokach)
Cały proces jest dość skomplikowany, ale jego logika jest bardzo elegancka.
Krok 1: Dostrajanie Nadzorowane (Wzorce odpowiedzi)
Na początku bierzemy „surowy” model bazowy (np. GPT-5 przed „dostosowaniem”). Następnie zatrudniamy ludzi (anotatorów), którzy ręcznie piszą idealne odpowiedzi na tysiące różnych promptów.
- Prompt: „Wytłumacz, czym jest czarna dziura, pięciolatkowi.”
- Ludzki Trener: Pisze idealną, prostą odpowiedź.
Następnie „dostrajamy” (to jest Fine-Tuning) surowy model na tych idealnych przykładach. Po tym etapie model już mniej-więcej wie, jak być „pomocnym asystentem”.
Krok 2: Trenowanie „Modelu Nagrody” (Sędzia AI)
To jest serce RLHF. Nie jesteśmy w stanie ręcznie napisać milionów idealnych odpowiedzi. Musimy więc zautomatyzować ocenianie. Robimy to, tworząc… drugą AI, która będzie „Sędzią”.
- Bierzemy nasz model z Kroku 1 i każemy mu wygenerować 4-5 różnych odpowiedzi na ten sam prompt (np. „Opowiedz o rewolucji francuskiej”).
- Pokazujemy te 4-5 odpowiedzi człowiekowi-trenerowi.
- Trener nie pisze nic. On tylko szereguje odpowiedzi od najlepszej (A) do najgorszej (D).
- Powtarzamy to miliony razy.
- Na podstawie tych milionów rankingów trenujemy osobny model AI (zwany Modelem Nagrody). Jego jedynym zadaniem jest patrzenie na odpowiedź i przyznawanie jej punktów (nagrody) – dokładnie tak, jak robiłby to człowiek.
Po tym etapie mamy „Sędziego AI”, który potrafi ocenić każdą odpowiedź w ułamku sekundy.
Krok 3: Uczenie przez Wzmocnienie (Tresura)
Teraz mamy wszystko:
- Model AI, który chcemy „wychować” (z Kroku 1).
- Sędziego AI, który potrafi go oceniać (Model Nagrody z Kroku 2).
Zaczyna się „tresura” (technicznie: Uczenie przez Wzmocnienie):
- Do modelu AI (ucznia) wysyłamy losowy prompt.
- Model AI (uczeń) generuje odpowiedź.
- Odpowiedź jest natychmiast pokazywana „Sędziemu AI” (Modelowi Nagrody).
- Sędzia AI przyznaje „nagrodę” (punkty).
- Model AI (uczeń) dostaje informację zwrotną: „Za tę odpowiedź dostałeś +10 punktów (dobrze!)” albo „-5 punktów (źle!)”.
- Algorytm Uczenia przez Wzmocnienie (PPO) dostosowuje parametry modelu-ucznia tak, aby następnym razem wygenerował odpowiedź, która da mu więcej punktów.
Powtarzamy ten proces miliardy razy. Model (uczeń) staje się mistrzem w generowaniu odpowiedzi, które podobają się Sędziemu AI, a Sędzia AI jest cyfrowym klonem preferencji ludzkich trenerów.
Podsumowanie
RLHF to przełomowa technika, która pozwoliła nam „nagiąć” surową, matematyczną inteligencję LLM-ów do naszych skomplikowanych i często niejasnych ludzkich wartości. To proces, dzięki któremu ChatGPT stał się „pomocny i nieszkodliwy”, a Claude „uczciwy i bezpieczny”.