İnsan geribildirimi kullanarak bir ödül modeli eğitme ve ardından büyük bir dil modelini ince ayar yapma tekniği, yapay zeka ve makine öğrenimi alanında ileri bir yöntemdir. Bu yöntem, daha verimli, doğru ve insan değerlerine uyumlu AI sistemleri oluşturmayı amaçlar. Temelde bu yaklaşım iki önemli aşamadan oluşur: ödül modelinin oluşturulması ve önceden eğitilmiş büyük bir dil modelinin (LLM) ince ayarının yapılması.
İlk olarak, ödül modeli insan geribildirimi kullanılarak eğitilir. Bu süreç genellikle, AI modelinin başlangıç sürümü tarafından üretilen çeşitli çıktılara yönelik insan tarafından oluşturulmuş yanıtların veya sıralamaların toplanmasını içerir. Örneğin, haber makalelerinin özetlerini oluşturmaktan sorumlu bir metin oluşturma modelimiz olduğunu varsayalım. İnsan değerlendiriciler, model çıktılarının alaka düzeyi, tutarlılık ve bilgilendiricilik gibi kriterlere göre sıralamasını yapabilir. Bu sıralamalar, iyi çıktılar için bir altın standart olarak hizmet eden bir veri kümesi oluşturur. Ödül modeli daha sonra bu veri kümesi üzerinde, insan tercihlerini tahmin etmek üzere eğitilir. Bu, modelin öğrenme sürecini insan yargısına dayalı olarak yönlendiren, bir öğretmenin öğrenci performansını iyileştirmek için notlar vermesine benzer şekilde, pekiştirmeli öğrenme (RL) teknikleri kullanılarak gerçekleştirilir. Ödül modeli, AI’nın çıktılarının insan yargısına göre kalitesini değerlendiren bir skaler ödül sinyali üretmeyi öğrenir.
İkinci aşamada, bu rafine ödül modeli, büyük bir dil modelini (LLM) ince ayar yapmak için kullanılır. Bu, GPT-4 veya BERT gibi transformer tabanlı bir model olabilir. İnce ayar, önceden eğitilmiş LLM’yi ödül modelinin ürettiği ödül sinyalleri kullanarak ayarlamayı içerir. Bu süreç, İnsan Geribildiriminden Pekiştirmeli Öğrenme (RLHF) olarak bilinir ve dil modelini insan değerlerine ve beklentilerine daha yakın bir şekilde hizalar. Örneğin, haber özeti oluşturma senaryosunda, LLM özetler üretir ve ödül modeli bu özetleri değerlendirir, dil modelinin parametrelerine yön veren geri bildirim sağlar. Bu yinelemeli süreç, LLM’nin yalnızca sözdizimsel ve anlamsal olarak doğru değil, aynı zamanda insan değerlendiricilerle de uyumlu çıktılar üretme yeteneğini kademeli olarak artırır.
Bu tekniğin önemi, daha kullanıcı dostu ve insan etik standartlarına uygun AI sistemleri geliştirmede derindir. İnsan geribildirimini derinlemesine öğrenme çerçevesine yerleştirerek, bu modeller önyargılı veya anlamsız çıktılar gibi yaygın sorunları azaltabilir. Ayrıca, zamanla daha fazla insan geribildirimi eklenerek sürekli iyileştirme sağlanabilir, böylece AI, gelişen insan tercihleri ve toplumsal normlara uyum sağlar. Bu nedenle, insan geribildirimi kullanarak ödül modeli eğitimi ve ardından büyük dil modellerinin ince ayarı, daha güvenilir, etkili ve insan merkezli AI sistemlerine doğru sağlam bir yol temsil eder.