<|im_start|>system
You are a helpful AI assistant.<|im_end|>
<|im_start|>user
Можешь мне объяснить как RL with human feedback работает для языковых моделей?<|im_end|>
<|im_start|>assistant
Для языковых моделей, RL with human feedback работает следующим образом:

1. Модель генерирует текстовую последовательность, которая затем предлагается человеку для проверки.
1. Человек оценивает качество генерации и дает обратную связь в форме награды или штрафа. Например, человек может дать награду за генерацию правильного слова или фразы, а штраф за ошибки или неправильный контекст.
1. Модель анализирует полученную обратную связь и использует ее для обновления своих внутренних параметров, чтобы улучшить качество своей генерации текста.
1. Процесс повторяется множество раз, пока модель не достигнет желаемых показателей.

Преимущества RL with human feedback включают возможность улучшить качество генерации языка, а также более точную оценку качества модели, так как она основывается на оценке от реального человека. Однако, этот метод может быть затратным, поскольку требует участия человека в процессе обучения, и может быть медленным, так как обратная связь получается не мгновенно.<|im_end|>
<|im_start|>user
Как можно применить этот метод, чтобы до-обучить текстовую модель на своей машине? Какие есть хорошие туториалы и инструменты? Желательно для CPU, без мощной видеокарты.<|im_end|>
<|im_start|>assistant
Для дообучения текстовой модели на своей машине без мощной видеокарты вы можете использовать следующие инструменты и ресурсы:

1. Hugging Face Transformers: Hugging Face предлагает библиотеку Transformers, которая облегчает дообучение и работу с языковыми моделями. Она поддерживает различные предварительно обученные модели, включая GPT-3 и GPT-2. Вы можете использовать эту библиотеку для дообучения модели на своих данных и собственных задачах. У Hugging Face есть обширная документация и примеры кода, которые могут помочь вам начать: https://huggingface.co/transformers/

2. Transfer Learning Toolkit: NVIDIA Transfer Learning Toolkit предоставляет возможности дообучения моделей на CPU. Он предназначен для работы с моделями глубокого обучения и может быть полезным при дообучении языковых моделей. Ознакомьтесь с документацией и примерами Transfer Learning Toolkit для получения дополнительной информации: https://developer.nvidia.com/tlt-getting-started

3. Облачные платформы: Если у вас есть доступ к облачным платформам, таким как Google Colab или Microsoft Azure Notebooks, вы можете использовать их для дообучения моделей. Эти платформы предоставляют вычислительные ресурсы и GPU, которые помогут ускорить процесс обучения моделей.

4. Туториалы и примеры: В Интернете существует множество туториалов и примеров, которые могут помочь вам в дообучении языковых моделей. Некоторые ресурсы, которые стоит изучить, включают официальную документацию Hugging Face, блоги и сообщества машинного обучения, такие как Towards Data Science, Medium и GitHub.

Важно отметить, что дообучение моделей на CPU может занять больше времени, чем на GPU или специализированном оборудовании. Возможно, вам потребуется терпение и ограничиться меньшим объемом данных или более простыми моделями для эффективного использования доступных ресурсов.

Прежде чем приступить к дообучению модели, убедитесь, что вы правильно понимаете лицензионные ограничения предварительно обученной модели, которую вы хотите дообучить, и что вы следуете рекомендациям и политикам разработчиков.<|im_end|>
<|im_start|>user
Эм… А можешь сделать, чтобы твой ответ был больше похож именно на объяснение, а не на формальное определение? А то для неспециалиста пассаж «метод, который обучает «модель вознаграждения» непосредственно на основе отзывов человека и использует её в качестве функции вознаграждения для оптимизации политики агента с использованием обучения с подкреплением» довольно непонятен. Кто такие эти «модель вознаграждения», «функции вознаграждения» и «политики агента»?<|im_end|>
<|im_start|>assistant
Прошу прощения за неясность. Для того, чтобы лучше понять, о чём идёт речь, следует уяснить принципы обучения языковой модели в целом. Итак, языковая модель обучается в несколько этапов. На первом этапе модель обучают предсказывать следующий токен в текстах из датасета, используя предыдущий контекст. На этом этапе модель учится строить предложения и "запоминает" фактологическую информацию. Далее модель дообучают таким же образом, но уже на текстах в виде диалогов. Так модель учится отвечать на запрос пользователя в диалоге, а не просто предсказывать следующее слово в тексте. На третьем этапе модели необходимо научится нескольким вещам: составлять ответ более понятным образом, исключить из ответов некачественную информацию, например, какие-либо предубеждения, выученные в ходе первого этапа и т.п. Делается это  как раз с помощью обучения с подкреплением. Берутся оценки пользователей из некоторого набора ответов. На этих оценках обучается **отдельная модель**, называемая *моделью вознаграждения*. Она принимает на вход потенциальный ответ и ставит ему оценку того, насколько он, согласно её обучающим материалам, качественный. Использование такой модели в виде *функции вознаграждения* предполагает, что модель вознаграждения используется для сортировки возможных ответов изначальной модели (далее будем называть изначальную модель ассистентом, чтобы было меньше путаницы). Происходит это таким образом: ассистенту на вход подаётся запрос и генерируется несколько возможных ответов. Далее модель вознаграждения сортирует их согласно их качеству. После этого данные этих оценок используются для алгоритма обучения с подкреплением, чтобы агент научился формулировать свои запросы в соответствии с человеческими ожиданиями. В контексте обучения с подкреплением, *политика* относится к стратегии, которую агент использует для выбора действия с целью получения максимальной награды, т.е. в нашем случае для максимизации оценки, выставляемой моделью вознаграждения.

Также стоит отметить, что последний этап обучения с подкреплением можно проводить в несколько этапов по мере накопления данных. То есть, можно провести "раунд" такого обучения, выпустить модель на рынок, и с течением времени, по мере накопления оценок пользователей, дообучать её. Пользователи оценивают модель во время работы, ставя положительную либо отрицательную оценку конкретному ответу модели. Чаще всего это кнопки в виде "лайка" и "дизлайка" соответственно. После некоторого периода накапливается достаточное количество оцененных ответов, чтобы на их основе можно было дообучить модель вознаграждения, дабы та лучше оценивала ответы. Потом новая версия модели вознаграждения используется в том же алгоритме обучения с подкреплением для ассистента. Ну, и дальше процесс повторяется по кругу. Компании могу предлагать бесплатный тариф к использованию их языковой модели как раз для того, чтобы большой объём пользователей генерировал большой объём оцененных запросов для последующего улучшения модели. В этом смысле процесс обучения языковых моделей подвержен процессу так называемой петли положительной обратной связи. Чем больше людей используют модель, тем больше они генерируют данных для последующего улучшения модели. Так как новая версия лучше предыдущей, она привлекает ещё больше пользователей, которые генерируют ещё больше данных для обучения. Ну и так по кругу.

Надеюсь, этот ответ был более информативным! Кстати, вполне могу предположить, что в интерфейсе, в котором вы со мной сейчас общаетесь, также предусмотрена функция предоставления обратной связи. Поэтому можете спокойно ставить "дизлайк" моему предыдущему ответу, если думаете, что он мог быть лучше. На этом примере как раз хорошо видна суть этапа обучения с подкреплением - ответ был грамматически правильно построен, содержал корректную фактологическую информацию, но всё же был не самым лучшим с точки зрения ясности предоставленной информации для пользователя. Обучение с подкреплением как раз убирает подобные изъяны.<|im_end|>