A mesterséges intelligencia világában egyre nagyobb hangsúlyt kap az, hogy a nyelvi modellek ne csak intelligensek, hanem emberközpontúak is legyenek. Az emberek által preferált válaszok és viselkedések előtérbe helyezésével a gépi tanulás még hatékonyabb lehet, és jobban szolgálhatja a felhasználói igényeket. De hogyan érhetjük el, hogy ezek a nagyméretű nyelvi modellek igazodjanak az emberi preferenciákhoz?
Az egyik innovatív megközelítés a Direct Preference Optimization (DPO), amely lehetővé teszi a modellek közvetlen igazítását az emberi preferenciákhoz anélkül, hogy jutalmazási modelleket alkalmaznánk. A DPO segítségével célzottan irányíthatjuk a modellek tanulását az emberek által előnyben részesített válaszok felé. Ez a módszer különösen hasznos, ha figyelembe vesszük, hogy a nyelvi modellek gyakran hatalmas adathalmazokon tanulnak, amelyekben nem mindig tükröződnek az emberi értékek és elvárások.
A DPO hatékonyságát tovább növeli a QLoRA és a PEFT technológiák integrálása. A QLoRA egy olyan eszköz, amely optimalizálja a nyelvi modellek tanulási folyamatát, míg a PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning) lehetővé teszi, hogy a modellek kevesebb erőforrással is hatékonyan igazodjanak a preferenciákhoz. Ezeknek a technikáknak a kombinálása révén akár egyetlen Colab GPU-val is megvalósítható a preferencia-alapú igazítás, ami jelentősen csökkenti a szükséges számítási kapacitást és költségeket.
A módszer kipróbálásához az UltraFeedback binarizált adatbázist használták, amelyben minden prompthoz társul egy bináris visszajelzés, jelezve, hogy az adott válasz mennyire felel meg az emberi elvárásoknak. Ez az adatbázis lehetővé teszi, hogy a modellek pontosan azon visszajelzések alapján tanuljanak, amelyeket a valódi felhasználók adnak.
Ez az új megközelítés nemcsak a technikai közösség számára jelent előrelépést, hanem a mindennapi felhasználók számára is előnyös lehet, mivel a nyelvi modellek így még inkább személyre szabott, releváns válaszokat adhatnak. A jövőben valószínűleg egyre több alkalmazásban találkozhatunk olyan AI rendszerekkel, amelyek közvetlenül az emberi preferenciák alapján tanulnak és fejlődnek.
