Wie kann ein KI-Modell aus menschlichem Feedback lernen? Bitte nicht-technischer und technischer Art erklären.
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Im Wesentlichen erhält das Modell eine Belohnung oder eine Strafe auf der Grundlage seiner Handlungen und passt sein Verhalten entsprechend an. Zum Beispiel, wenn das KI-Modell eine korrekte Vorhersage macht, kann es eine positive Belohnung erhalten, während wenn es eine falsche Vorhersage macht, kann es eine negative Strafe erhalten. Im Laufe der Zeit wird das Modell dieses Feedback verwenden, um seine Genauigkeit und Leistung zu verbessern. In technischer Hinsicht ist Verstärkungslernen eine Art des maschinellen Lernens, das auf der Idee eines Agenten basiert, der mit einer Umgebung zusammenarbeitet, um ein Ziel zu erreichen. Der Agent ergreift Maßnahmen und erhält Feedback in Form von Belohnungen oder Strafen, die es verwendet, um sein Verhalten zu aktualisieren und aus seinen Erfahrungen zu lernen. Im Falle eines KI-Modells, das aus menschlichem Feedback lernt, ist der Agent das KI-Modell, die Umwelt ist die Aufgabe oder das Problem, das es zu lösen versucht, und das Feedback wird vom Menschen bereitgestellt.
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Bitte geben Sie Beispiele für Belohnungen und Strafen beim Bewehrungslernen an. Ist es so einfach, die Parameterwerte einer Funktion zu ändern, die die Bewehrungskomponente behandelt? Welche Methoden gibt es für ein KI-Modell beim Bewehrungslernen?
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Verstärktes Lernen funktioniert durch Gradientenaufstieg, wir nehmen den Gradienten der Belohnungsfunktion in Bezug auf die Parameter des Modells - d.h. wir finden die Richtung im Parameterraum, durch den die Belohnung an diesem Punkt am schnellsten erhöht würde, und machen einen kleinen Schritt in diese Richtung. Wir „belohnen" oder „bestrafen" das Modell nicht. „Belohnen" ist ein technischer Begriff, der sich nicht auf dasselbe bezieht wie im Umgangsenglisch.
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Hey, was ist los?
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