🤖 مغز متفکر پشت ChatGPT و Gemini چیست؟ با RLHF آشنا شوید! 🧠

تا حالا از خودتان پرسیده‌اید چطور مدل‌های هوش مصنوعی مثل ChatGPT یا Gemini اینقدر خوب، مفید و "انسان‌گونه" صحبت می‌کنند؟ جواب در یک تکنیک انقلابی به نام RLHF نهفته است.

عبارت RLHF مخفف چیست؟
✨ R**einforcement **L**earning from **H**uman **F**eedback
✨یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی

به زبان ساده، RLHF فرآیندی است که در آن انسان‌ها به هوش مصنوعی "درس اخلاق و رفتار" می‌دهند!

---

🤔 این فرآیند چطور کار می‌کند؟

این جادو در سه مرحله اتفاق می‌افتد:

1️⃣ آموزش اولیه (کسب دانش خام):
یک مدل زبانی بزرگ (LLM) با حجم عظیمی از داده‌های اینترنتی آموزش می‌بیند تا اصول زبان و دانش عمومی را یاد بگیرد. در این مرحله، مدل مثل یک دانشمند همه‌چیزدان اما کمی بی‌ملاحظه است.

2️⃣ ساخت "وجدان" مصنوعی (مدل پاداش):
اینجاست که انسان‌ها وارد می‌شوند!
* مدل برای یک سوال، چندین جواب مختلف تولید می‌کند.
* اپراتورهای انسانی این جواب‌ها را از بهترین به بدترین رتبه‌بندی می‌کنند (مثلاً: جواب A عالیه، جواب B خوبه، جواب C بده).
* با هزاران نمونه از این رتبه‌بندی‌ها، یک مدل جدید به نام "مدل پاداش" (Reward Model) ساخته می‌شود. این مدل یاد می‌گیرد که مثل یک انسان، پاسخ‌های خوب را از بد تشخیص دهد. در واقع، این مدل نقش "وجدان" یا "معیار سنجش" را برای هوش مصنوعی ایفا می‌کند.

3️⃣ تنظیم دقیق با یادگیری تقویتی (مرحله ادب‌آموزی):
* مدل اصلی حالا سعی می‌کند پاسخ‌هایی تولید کند که از "مدل پاداش" امتیاز بالایی بگیرند.
* اگر پاسخی تولید کند که مفید، صادقانه و بی‌خطر باشد، پاداش می‌گیرد و آن مسیر را تقویت می‌کند.
* اگر پاسخ بدی بدهد، تنبیه (پاداش منفی) می‌شود و یاد می‌گیرد که دیگر آن اشتباه را تکرار نکند.

این چرخه بارها و بارها تکرار می‌شود تا مدل نهایی، یک دستیار هوشمند، هم‌راستا با ارزش‌های انسانی و ایمن باشد.

---

💡 چرا RLHF اینقدر مهم است؟

این تکنیک مدل‌های هوش مصنوعی را از یک ماشین پاسخگوی ساده به یک همکار و دستیار قابل اعتماد تبدیل می‌کند که مفاهیم پیچیده‌ای مثل ادب، مفید بودن و ایمنی را درک می‌کند.

📚 برای مطالعه بیشتر و منابع فنی:

اگر به جزئیات فنی علاقه‌مندید، این منابع فوق‌العاده هستند:

🔗 مقاله وبلاگ Hugging Face (توضیح عالی):
این مقاله یکی از بهترین منابع برای درک عمیق و تصویری RLHF است.
[https://huggingface.co/blog/rlhf]

👨‍💻 ریپازیتوری گیت‌هاب (کتابخانه TRL):
کتابخانه trl از Hugging Face به شما اجازه می‌دهد تا مدل‌های خود را با استفاده از RLHF آموزش دهید. نمونه کدها و مستندات کاملی دارد.
[https://github.com/huggingface/trl]

@rss_ai_ir
#هوش_مصنوعی #یادگیری_ماشین #یادگیری_تقویتی #RLHF #ChatGPT #Gemini #تکنولوژی #AI #MachineLearning

📌 این تصویر 👆 روند آموزش ChatGPT را با استفاده از یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی (RLHF) نشان می‌دهد. برای اینکه ساده و دقیق متوجه شویم:


---

🔹 مرحله ۱: جمع‌آوری داده نمایشی (Supervised Fine-Tuning - SFT)

یک پرامپت از دیتاست انتخاب می‌شود.

یک انسان (labeler) پاسخ درست یا نمونه‌ی مطلوب را تولید می‌کند.

این داده برای فاین‌تیون کردن مدل پایه (مثلاً GPT-3.5) با یادگیری نظارت‌شده استفاده می‌شود.
🎯 هدف: مدل یاد بگیرد به شکل اولیه درست جواب دهد.



---

🔹 مرحله ۲: جمع‌آوری داده مقایسه‌ای و آموزش مدل پاداش (Reward Model - RM)

یک پرامپت به مدل داده می‌شود و چندین خروجی مختلف ایجاد می‌شوند.

انسان این خروجی‌ها را از بهترین تا بدترین رتبه‌بندی می‌کند.

داده رتبه‌بندی برای آموزش مدل پاداش (Reward Model) استفاده می‌شود.
🎯 هدف: مدلی ساخته شود که بتواند کیفیت پاسخ‌ها را ارزیابی کند.



---

🔹 مرحله ۳: بهینه‌سازی با الگوریتم PPO (Reinforcement Learning)

پرامپت جدید داده می‌شود.

مدل (policy) یک خروجی تولید می‌کند.

مدل پاداش (RM) کیفیت خروجی را محاسبه می‌کند.

الگوریتم PPO (Proximal Policy Optimization) وزن‌های مدل را به‌روزرسانی می‌کند.
🎯 هدف: مدل یاد بگیرد طوری پاسخ دهد که بیشترین پاداش (رضایت کاربر و کیفیت پاسخ) را بگیرد.



---

⚙️ به زبان ساده:

1. اول انسان نمونه‌های درست به مدل یاد می‌دهد.


2. بعد انسان خروجی‌های مدل را مقایسه و رتبه‌بندی می‌کند.


3. در نهایت، مدل با استفاده از بازخورد و الگوریتم تقویتی بهینه می‌شود.




---

📢 @rss_ai_ir
#یادگیری_عمیق #هوش_مصنوعی #RLHF #ChatGPT #DeepLearning

🧠 گرگ بروکمن توضیح جالبی درباره‌ی GPT-4 داده:

او میگه این مدل اساساً برای چت آموزش داده نشده بود، اما بعد از مرحله‌ی پست‌ترِینینگ با دستورالعمل‌ها (Instruction-following post-training) به‌طور طبیعی توانست حافظه‌ی چندمرحله‌ای (Context across turns) داشته باشه.

این موضوع باعث شد بعضی‌ها بپرسن: «پس چرا این AGI نیست؟»
پاسخ بروکمن: فاصله‌ی اصلی قابلیت اطمینان (Reliability) است.

🔹 به باور او، این فاصله با آزمایش در دنیای واقعی و یادگیری تقویتی از بازخورد (RLHF) قابل پر کردن است.

#هوش_مصنوعی #GPT4 #AGI #RLHF
@rss_ai_ir