تا به حال از خود پرسیده‌اید که چگونه ابزارهای پیشرفته‌ای مانند ChatGPT می‌توانند با شما مکالمه کنند، جوک بگویند، مقاله بنویسند و حتی کدهای پیچیده تولید کنند، آن هم به شکلی که حس می‌کنید یک انسان واقعی پشت آن است؟ این «حس انسانی» اتفاقی نیست. این نتیجه‌ی یک فرآیند پیچیده و شگفت‌انگیز به نام آموزش RLHF برای هوش مصنوعی است. شاید شما هم این تعامل طبیعی را در استفاده از یک چت‌بات هوش مصنوعی تجربه کرده باشید و کنجکاو شده باشید که راز این هوشمندی چیست.

مدل‌های زبان بزرگ (LLM) در ابتدا فقط در پیش‌بینی کلمه‌ی بعدی در یک جمله مهارت داشتند. آن‌ها می‌توانستند متنی از نظر گرامری صحیح تولید کنند، اما درک عمیقی از «خوب»، «مفید» یا «بی‌ضرر» بودن یک پاسخ نداشتند. چگونه می‌توان به یک ماشین، مفاهیم ذهنی و انسانی مانند «طنز»، «همدلی» یا «اخلاق» را آموزش داد؟ اینجاست که یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی یا Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) وارد میدان می‌شود و قواعد بازی را به کلی تغییر می‌دهد.

در این مقاله جامع از چریکا، ما به قلب این تکنولوژی نفوذ می‌کنیم و به زبانی ساده اما عمیق، به شما نشان می‌دهیم که آموزش RLHF دقیقاً چیست، چرا اینقدر حیاتی است و چگونه در سه گام کلیدی، هوش مصنوعی را به یک همکار و همراه دقیق‌تر و همدل‌تر برای ما تبدیل می‌کند. پس آماده شوید تا پرده از راز هوش مصنوعی‌های امروزی برداریم.

چرا RLHF اینقدر مهم است؟ فراتر از دقت فنی

کاربردهای هوش مصنوعی از خودروهای خودران گرفته تا پیش‌بینی بازار سهام، بسیار گسترده است. اما هدف نهایی در بسیاری از این کاربردها، تقلید از پاسخ‌ها، رفتارها و تصمیم‌گیری‌های انسانی است. مدل‌های هوش مصنوعی برای انجام وظایف پیچیده باید ورودی‌های انسانی را به عنوان داده‌های آموزشی درک کنند. RLHF یک تکنیک خاص است که به هوش مصنوعی کمک می‌کند تا «انسانی‌تر» به نظر برسد. اما اهمیت آن دقیقاً در چیست؟

افزایش عملکرد و دقت هوش مصنوعی

RLHF دقت مدل‌های یادگیری ماشین را به طرز چشمگیری افزایش می‌دهد. در حالی که مدل‌ها می‌توانند بر اساس داده‌های از پیش تولید شده آموزش ببینند، اضافه کردن یک حلقه بازخورد انسانی، عملکرد آن‌ها را نسبت به حالت اولیه به شدت بهبود می‌بخشد.

برای مثال، یک مدل ترجمه ماشینی را در نظر بگیرید. ممکن است متنی را ترجمه کند که از نظر فنی کاملاً درست است، اما برای یک خواننده بومی، «غیرطبیعی» یا «ماشینی» به نظر می‌رسد. با استفاده از RLHF، ابتدا یک مترجم حرفه‌ای ترجمه را انجام می‌دهد و سپس مجموعه‌ای از ترجمه‌های ماشینی توسط انسان‌ها از نظر کیفیت رتبه‌بندی می‌شوند. این فرآیند به مدل کمک می‌کند تا ترجمه‌هایی طبیعی‌تر و روان‌تر تولید کند. در واقع، این تکنیک به مدل یاد می‌دهد که فقط به «درستی» فکر نکند، بلکه به «حس خوب» متن نیز اهمیت دهد.

معرفی پارامترهای پیچیده و انسانی

در برخی کاربردهای هوش مصنوعی مولد، آموزش دادن پارامترهای خاص بسیار دشوار است. برای مثال، چگونه می‌توان «حال و هوای» یک قطعه موسیقی را تعریف کرد؟ پارامترهای فنی مانند گام و تمپو وجود دارند، اما «روح» یک قطعه موسیقی مفهومی بسیار ذهنی‌تر است. اصلاً فکرش را می‌کردید که بتوان این مفهوم را به ماشین آموخت؟

با RLHF، به جای تعریف الگوریتمی، از راهنمایی انسانی استفاده می‌کنیم. آهنگسازان قطعاتی با حال و هوای مشخص می‌سازند، و سپس قطعات تولید شده توسط ماشین بر اساس میزان «غمگین بودن»، «شاد بودن» یا «حماسی بودن» توسط انسان‌ها برچسب‌گذاری می‌شوند. این فرآیند به ماشین اجازه می‌دهد تا این پارامترهای پیچیده و ذهنی را بسیار سریع‌تر یاد بگیرد.

افزایش رضایت کاربر (و این یعنی همه چیز!)

یک مدل هوش مصنوعی ممکن است دقیق باشد، اما لزوماً انسانی به نظر نرسد. اینجا یادگیری تقویتی (RL) وارد عمل می‌شود تا مدل را به سمت بهترین و جذاب‌ترین پاسخ برای کاربران انسانی هدایت کند.

فرض کنید از یک دستیار صوتی می‌پرسید: «هوای بیرون چطور است؟» دو پاسخ احتمالی را در نظر بگیرید:

• پاسخ ۱ (فنی): «هوا ۳۰ درجه سانتی‌گراد با ابرها و رطوبت بالا است.»
• پاسخ ۲ (طبیعی): «دمای هوا در حال حاضر حدود ۳۰ درجه است. هوا ابری و مرطوبه، پس ممکنه کمی احساس سنگینی و دم‌کردگی داشته باشید!»

هر دو پاسخ اطلاعات یکسانی را منتقل می‌کنند، اما پاسخ دوم بسیار طبیعی‌تر است و زمینه بیشتری فراهم می‌کند. با استفاده از آموزش RLHF، کاربران پاسخ‌های مورد علاقه خود را رتبه‌بندی می‌کنند و مدل یاد می‌گیرد که چگونه به بهترین شکل به انسان‌ها خدمت کند. این همسوسازی با ترجیحات انسانی، کلید موفقیت محصولاتی مانند ChatGPT بوده است.

۳ گام کلیدی در آموزش RLHF: چگونه هوش مصنوعی همدلی را یاد می‌گیرد؟

فرآیند آموزش RLHF برای هوش مصنوعی یک فرآیند چندمرحله‌ای و جذاب است. در اینجا، ما این فرآیند را به سه گام اصلی تقسیم کرده‌ایم تا درک آن ساده‌تر شود. بیایید این سفر را با هم طی کنیم و ببینیم چگونه یک مدل زبان، یاد می‌گیرد تا با ما همدل شود.

گام اول: پیش‌آموزش و تنظیم دقیق نظارت‌شده (SFT)

همه چیز با یک مدل زبان بزرگِ از پیش آموزش‌دیده (Pre-trained Model) شروع می‌شود. این مدل، مانند GPT-3، قبلاً حجم عظیمی از داده‌های متنی اینترنت را مطالعه کرده و درک خوبی از زبان، گرامر و اطلاعات عمومی دارد. اما این مدل هنوز «خام» است و نمی‌داند چگونه به دستورالعمل‌های خاص انسانی پاسخ دهد.

در این مرحله که به آن تنظیم دقیق نظارت‌شده (Supervised Fine-Tuning یا SFT) می‌گویند، هدف این است که مدل را برای پاسخگویی در فرمت مورد انتظار کاربران آماده کنیم. برای این کار:

1. جمع‌آوری داده‌های نمایشی: مجموعه‌ای از داده‌ها توسط متخصصان انسانی ایجاد می‌شود. این داده‌ها شامل یک «دستور» (Prompt) و یک «پاسخ» (Response) با کیفیت بالا است. برای مثال:
   • دستور: «برای من یک رزومه کاری حرفه‌ای بساز.»
   • پاسخ انسانی: (یک نمونه رزومه کامل و حرفه‌ای توسط یک متخصص منابع انسانی نوشته می‌شود.)
2. تنظیم دقیق مدل: مدل زبان پایه با استفاده از این داده‌های نمایشی (فرمت دستور-پاسخ) دوباره آموزش می‌بیند. این کار به مدل یاد می‌دهد که هدف، پیش‌بینی کلمه بعدی نیست، بلکه ارائه‌ی یک پاسخ کامل و مفید به دستور کاربر است. این مرحله، مدل را از یک «تکمیل‌کننده متن» به یک «دستیار پیرو دستورالعمل» تبدیل می‌کند.

این داده‌های نمایشی بسیار ارزشمند اما گران هستند، زیرا نیاز به تخصص و زمان زیادی برای تولید دارند. با این حال، SFT یک گام حیاتی برای آماده‌سازی مدل برای مراحل بعدی آموزش RLHF است.

گام دوم: ساخت مدل پاداش (قلب تپنده RLHF)

این مرحله، جادوی واقعی RLHF است. از آنجایی که تعریف «خوب بودن» به صورت ریاضی غیرممکن است، ما یک مدل هوش مصنوعی دیگر می‌سازیم که وظیفه‌اش یادگیری ترجیحات انسانی است. این مدل، مدل پاداش (Reward Model یا RM) نام دارد.

فرآیند ساخت مدل پاداش به این صورت است:

1. تولید پاسخ‌های متعدد: یک دستور ثابت به مدل زبان (که در گام اول تنظیم دقیق شده) داده می‌شود و از آن خواسته می‌شود چندین پاسخ مختلف تولید کند (مثلاً پاسخ A، B، C و D).
2. رتبه‌بندی توسط انسان‌ها: این پاسخ‌های مختلف به انسان‌هایی که به عنوان ارزیاب (Annotator) فعالیت می‌کنند، نشان داده می‌شود. از آن‌ها خواسته می‌شود این پاسخ‌ها را از بهترین به بدترین رتبه‌بندی کنند. مثلاً: D > B > A > C.
3. آموزش مدل پاداش: اکنون یک مجموعه داده جدید داریم که شامل دستورها و رتبه‌بندی پاسخ‌ها توسط انسان‌هاست. مدل پاداش بر اساس این داده‌ها آموزش می‌بیند. هدف آن این است که یاد بگیرد با دریافت یک دستور و یک پاسخ، یک امتیاز عددی (پاداش) تولید کند که نشان‌دهنده میزان ترجیح انسان‌ها برای آن پاسخ است.

فکر کنید این مدل یک داور خبره است که می‌تواند کیفیت یک پاسخ را از دیدگاه انسانی بسنجد. این مدل پاداش، به جای یک تابع پاداش ثابت و الگوریتمی، نماینده‌ای از ارزش‌ها و ترجیحات پیچیده انسانی است. همانطور که در مقاله InstructGPT توسط OpenAI نشان داده شد، این مدل پاداش نقش محوری در همسوسازی مدل نهایی دارد.

گام سوم: بهینه‌سازی سیاست با یادگیری تقویتی (RL)

حالا که یک مدل زبان آماده (سیاست یا Policy) و یک داور خبره (مدل پاداش) داریم، زمان آن است که مدل اصلی را با استفاده از یادگیری تقویتی بهینه‌سازی کنیم. در این مرحله:

1. تعامل مدل با محیط: یک دستور تصادفی از مجموعه داده‌ها انتخاب می‌شود و به مدل زبان (سیاست) داده می‌شود. مدل یک پاسخ تولید می‌کند.
2. دریافت پاداش: پاسخ تولید شده به مدل پاداش داده می‌شود تا امتیازی برای آن محاسبه کند. این امتیاز همان «پاداش» در حلقه یادگیری تقویتی است.
3. بهینه‌سازی سیاست: الگوریتم یادگیری تقویتی، معمولاً یک نسخه پیشرفته به نام بهینه‌سازی سیاست پروگزیمال (Proximal Policy Optimization یا PPO)، پارامترهای مدل زبان را به‌روزرسانی می‌کند تا پاسخ‌هایی تولید کند که در آینده پاداش بیشتری از مدل پاداش دریافت کنند.

یک نکته فنی بسیار مهم در این مرحله وجود دارد: برای جلوگیری از اینکه مدل در تلاش برای کسب پاداش بالاتر، پاسخ‌های بی‌معنی و عجیب تولید کند (که به آن هک کردن پاداش یا Reward Hacking می‌گویند)، یک «جریمه» در نظر گرفته می‌شود. این جریمه که با استفاده از واگرایی کولبک-لایبلر (KL Divergence) محاسبه می‌شود، مدل را به خاطر دور شدن بیش از حد از مدل اولیه جریمه می‌کند. این مکانیزم مانند یک لنگر عمل می‌کند و تضمین می‌دهد که مدل ضمن یادگیری ترجیحات انسانی، دانش و انسجام زبانی اولیه خود را از دست ندهد.

بنابراین، معادله نهایی به این شکل است:
پاداش نهایی = پاداش از مدل پاداش - جریمه‌ی دور شدن از مدل اولیه

این حلقه بارها و بارها تکرار می‌شود و در هر تکرار، مدل زبان در تولید پاسخ‌های همسوتر با ترجیحات انسانی بهتر و بهتر می‌شود. این فرآیند سه مرحله‌ای، اساس آموزش RLHF برای هوش مصنوعی را تشکیل می‌دهد.

کاربردهای شگفت‌انگیز RLHF در دنیای واقعی

آموزش RLHF فقط یک مفهوم تئوری و آکادمیک نیست؛ این تکنیک در حال حاضر ستون فقرات بسیاری از محصولات پیشرو هوش مصنوعی است که روزانه از آن‌ها استفاده می‌کنیم. تأثیر آن فراتر از مدل‌های زبانی رفته و در حال شکل دادن به آینده هوش مصنوعی مولد است.

مدل‌های زبان بزرگ (LLMها): از ChatGPT تا دستیارهای هوشمند

برجسته‌ترین و شناخته‌شده‌ترین کاربرد RLHF در همسوسازی مدل‌های زبان بزرگ است. مدل‌هایی مانند ChatGPT، InstructGPT (پیشگام ChatGPT)، Claude و Gemini همگی از RLHF برای بهبود خروجی‌های خود استفاده می‌کنند. این تکنیک به آن‌ها کمک می‌کند تا:

• صادقانه (Truthful) باشند: احتمال تولید اطلاعات نادرست یا ساختگی را کاهش دهند.
• بی‌ضرر (Harmless) باشند: از تولید محتوای سمی، توهین‌آمیز یا خطرناک خودداری کنند.
• مفید (Helpful) باشند: به جای ارائه پاسخ‌های کلی، دقیقاً به دستور کاربر عمل کنند و پاسخ‌های مرتبط و کاربردی ارائه دهند.

جالب است بدانید که تحقیقات OpenAI نشان داد که خروجی‌های مدل 1.3 میلیارد پارامتری InstructGPT (آموزش دیده با RLHF) توسط کاربران به خروجی‌های مدل غول‌پیکر 175 میلیارد پارامتری GPT-3 ترجیح داده شده است. این نشان می‌دهد که همسوسازی گاهی از بزرگ‌تر بودن مدل مهم‌تر است.

تولید تصویر و هنر: فراتر از کلمات

کاربردهای RLHF به متن محدود نمی‌شود. در حوزه تولید تصویر با هوش مصنوعی نیز می‌توان از این تکنیک استفاده کرد. فرض کنید می‌خواهید یک تصویر با «حس و حال رؤیایی» تولید کنید. چگونه می‌توان این مفهوم ذهنی را به مدل آموزش داد؟

با RLHF، کاربران می‌توانند بین چندین تصویر تولید شده توسط مدل، آن‌هایی را که «واقع‌گرایانه‌تر»، «هنری‌تر» یا «رؤیایی‌تر» هستند، انتخاب کنند. این بازخورد به مدل کمک می‌کند تا درک بهتری از مفاهیم زیبایی‌شناختی انسانی پیدا کند و تصاویری تولید کند که دقیقاً با خواسته‌های خلاقانه کاربر مطابقت دارند.

خلق موسیقی و صدا: آموزش “حس” به ماشین

در زمینه تولید موسیقی، RLHF می‌تواند به مدل‌ها کمک کند تا قطعاتی بسازند که با حال و هوای خاصی مطابقت دارند. برای مثال، می‌توان از آن برای تولید موسیقی متناسب با یک فعالیت خاص (مانند موسیقی آرامش‌بخش برای مدیتیشن یا موسیقی پرانرژی برای ورزش) استفاده کرد. کاربران با گوش دادن به نمونه‌ها و انتخاب بهترین گزینه، به مدل یاد می‌دهند که چگونه «حس» مورد نظر را در موسیقی بازتاب دهد.

همچنین، در دستیارهای صوتی، RLHF می‌تواند برای آموزش صدایی استفاده شود که دوستانه‌تر، کنجکاوتر و قابل اعتمادتر به نظر برسد و تجربه کاربری را به طور کلی بهبود بخشد.

چالش‌ها و محدودیت‌ها: نگاهی واقع‌بینانه به آموزش RLHF

با وجود تمام مزایا و موفقیت‌های چشمگیر، آموزش RLHF یک راه‌حل جادویی و بی‌نقص نیست. این تکنیک با چالش‌ها و محدودیت‌های مهمی روبرو است که درک آن‌ها برای داشتن یک دیدگاه واقع‌بینانه ضروری است.

هزینه سرسام‌آور داده‌های انسانی

جمع‌آوری بازخورد انسانی، به ویژه داده‌های رتبه‌بندی شده با کیفیت بالا، یک فرآیند بسیار گران و زمان‌بر است. این کار نیازمند استخدام و آموزش ارزیابان انسانی است و می‌تواند یک گلوگاه بزرگ در مقیاس‌پذیری فرآیند RLHF ایجاد کند. این هزینه بالا، انجام تحقیقات و پیاده‌سازی RLHF را برای آزمایشگاه‌های کوچک‌تر و تیم‌های مستقل دشوار می‌سازد.

ذهنی بودن و سوگیری در بازخوردها

بازخورد انسانی ذاتاً ذهنی و متغیر است. آنچه از نظر یک ارزیاب «پاسخ خوب» تلقی می‌شود، ممکن است از نظر دیگری اینطور نباشد. این عدم توافق، ایجاد یک «حقیقت زمینی» (Ground Truth) ثابت را غیرممکن می‌سازد. علاوه بر این، ارزیابان انسانی می‌توانند:

• خطاپذیر باشند: ممکن است در تشخیص اشتباهات ظریف در خروجی‌های مدل ناتوان باشند.
• سوگیری داشته باشند: ترجیحات و تعصبات فرهنگی، اجتماعی یا شخصی ارزیابان می‌تواند به مدل منتقل شود و باعث شود مدل به نفع یک گروه خاص سوگیری نشان دهد.
• بدخواه باشند: برخی ارزیابان ممکن است به صورت عمدی بازخوردهای نادرست ارائه دهند تا فرآیند یادگیری را مختل کنند.

خطر بیش‌برازش (Overfitting) و هک کردن پاداش (Reward Hacking)

همانند هر مدل یادگیری ماشین دیگری، در اینجا نیز خطر بیش‌برازش وجود دارد. مدل ممکن است به جای یادگیری اصول کلی ترجیحات انسانی، الگوهای خاص و نویز موجود در داده‌های بازخورد یک گروه محدود از ارزیابان را حفظ کند. این امر باعث می‌شود عملکرد مدل در مواجهه با کاربران جدید یا موضوعات متفاوت، ضعیف باشد.

چالش جدی دیگر، هک کردن پاداش است. مدل ممکن است یاد بگیرد که به جای تولید پاسخ‌های واقعاً خوب، پاسخ‌هایی تولید کند که بتوانند مدل پاداش را «فریب» دهند و امتیاز بالایی کسب کنند. برای مثال، ممکن است یاد بگیرد که با لحنی بسیار مطمئن پاسخ دهد، حتی اگر اطلاعاتش نادرست باشد، زیرا پاسخ‌های مطمئن معمولاً پاداش بیشتری دریافت می‌کنند. این رفتار می‌تواند بسیار خطرناک باشد، زیرا مدل‌های فریبکار و در عین حال متقاعدکننده تولید می‌کند.

آینده اینجاست: جایگزین‌ها و ابزارهای متن‌باز برای RLHF

دنیای هوش مصنوعی با سرعت نور در حال حرکت است و محققان دائماً در تلاشند تا بر چالش‌های موجود غلبه کنند. آموزش RLHF نیز از این قاعده مستثنی نیست و جایگزین‌های هیجان‌انگیز و ابزارهای قدرتمندی برای آن در حال ظهور هستند.

یادگیری تقویتی از بازخورد هوش مصنوعی (RLAIF): وقتی AI به AI آموزش می‌دهد

برای غلبه بر مشکل هزینه و کندی جمع‌آوری بازخورد انسانی، رویکرد جدیدی به نام RLAIF (Reinforcement Learning from AI Feedback) مطرح شده است. در این روش، به جای انسان، یک مدل هوش مصنوعی دیگر (که معمولاً یک مدل بزرگ‌تر و قدرتمندتر است) وظیفه ارزیابی و رتبه‌بندی خروجی‌های مدل در حال آموزش را بر عهده می‌گیرد. این مدل ارزیاب بر اساس یک سری اصول یا «قانون اساسی» (Constitution) از پیش تعریف شده (مانند «مفید باش»، «صادق باش»، «بی‌ضرر باش») قضاوت می‌کند. این روش می‌تواند فرآیند همسوسازی را سریع‌تر و ارزان‌تر کند.

همسوسازی مستقیم (Direct Alignment): مسیری ساده‌تر و سریع‌تر؟

یکی از پیچیدگی‌های RLHF، نیاز به آموزش یک مدل پاداش جداگانه است. الگوریتم‌های همسوسازی مستقیم (Direct Alignment Algorithms) به عنوان یک جایگزین promettente مطرح شده‌اند. این روش‌ها سعی می‌کنند مدل زبان را مستقیماً بر اساس داده‌های ترجیحات انسانی بهینه‌سازی کنند و مرحله‌ی ساخت مدل پاداش را حذف نمایند. معروف‌ترین الگوریتم در این خانواده Direct Preference Optimization (DPO) است که نشان داده در بسیاری از موارد می‌تواند به نتایجی مشابه یا حتی بهتر از RLHF دست یابد، آن هم با فرآیندی ساده‌تر و پایدارتر.

ابزارهای در دسترس شما: شروع کار با RLHF

خوشبختانه، برای کار با RLHF دیگر نیازی به ساخت همه چیز از صفر نیست. جامعه متن‌باز ابزارهای فوق‌العاده‌ای برای این کار توسعه داده است. برخی از مهم‌ترین کتابخانه‌ها عبارتند از:

• TRL (Transformers Reinforcement Learning): کتابخانه‌ای از Hugging Face که برای تنظیم دقیق مدل‌های ترنسفورمر با استفاده از RLHF (به ویژه الگوریتم PPO) طراحی شده است.
• TRLX: یک نسخه توسعه‌یافته از TRL که برای آموزش مدل‌های بسیار بزرگ در مقیاس صنعتی بهینه شده است.
• RL4LMs: کتابخانه‌ای جامع که بلوک‌های ساختمانی برای تنظیم دقیق و ارزیابی LLMها با الگوریتم‌های مختلف RL، توابع پاداش و معیارهای متنوع را فراهم می‌کند.

این ابزارها به محققان و توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهند تا با سرعت بیشتری تکنیک‌های آموزش RLHF را بر روی مدل‌های خود پیاده‌سازی و آزمایش کنند.

نتیجه‌گیری: هوش مصنوعی که شما را بهتر درک می‌کند

آموزش RLHF برای هوش مصنوعی بیش از یک پیشرفت فنی، یک گام بزرگ به سوی ساخت هوش مصنوعی است که واقعاً در خدمت بشریت باشد. این تکنیک به ما اجازه داد تا از مدل‌هایی که فقط از نظر فنی درست عمل می‌کردند، به سمت مدل‌هایی حرکت کنیم که با ارزش‌ها، ترجیحات و نیازهای پیچیده انسانی همسو هستند. ما دیدیم که این فرآیند در سه گام کلیدی رخ می‌دهد: آماده‌سازی مدل با داده‌های انسانی (SFT)، ساخت یک داور هوشمند برای قضاوت بر اساس ترجیحات ما (مدل پاداش)، و در نهایت، بهینه‌سازی مدل برای کسب رضایت این داور (یادگیری تقویتی).

اگرچه چالش‌هایی مانند هزینه، سوگیری و خطر فریبکاری همچنان پابرجا هستند، اما مسیر پیش رو روشن است. با ظهور جایگزین‌هایی مانند RLAIF و DPO و توسعه ابزارهای متن‌باز، فرآیند ساخت هوش مصنوعی مسئولانه‌تر و همدل‌تر هر روز در دسترس‌تر می‌شود. RLHF به ما نشان داد که آینده هوش مصنوعی نه در قدرت محاسباتی صرف، بلکه در توانایی آن برای درک عمیق ما نهفته است.

نظر شما چیست؟ آیا تجربه جالبی در تعامل با هوش مصنوعی داشته‌اید که فکر می‌کنید نتیجه‌ی این همسوسازی بوده است؟ دیدگاه‌ها و سوالات خود را در بخش نظرات با ما و دیگران به اشتراک بگذارید. اگر این مقاله برای شما مفید بود، آن را با دوستان و همکاران علاقه‌مند به دنیای هوش مصنوعی به اشتراک بگذارید تا آن‌ها نیز با این انقلاب شگفت‌انگیز آشنا شوند. برای خواندن مطالب بیشتر در مورد آخرین تحولات AI، حتماً به دیگر مقالات چریکا سر بزنید.

سوالات متداول