Применение обучения с подкреплением на основе обратной связи человека (RLHF) важно для усовершенствования языковых моделей (LLM) в различных областях, таких как технологии, здравоохранение, финансы и образование. Этот метод делает модели безопасными, надежными и более похожими на человека за счет использования предпочтений людей для обновления модели.
Исследования показали, что RLHF позволяет улучшить LLM, уменьшая проблемы, такие как токсичность и галлюцинации, и делая их эффективными помощниками для людей в решении сложных задач. Ученые также выделили важность функции вознаграждения для выравнивания языковых моделей с целями человека и исследовали различные методы обучения языковых моделей.
Практическая реализация включает интеграцию обученных моделей вознаграждения и использование алгоритмов, таких как Proximal Policy Optimization (PPO) и Advantage Actor-Critic (A2C), для обновления параметров языковой модели и максимизации полученных вознаграждений. Этот подход напрямую использует оценочную обратную связь для обновления параметров политики.
AI Solutions предлагает возможности автоматизации, определение KPI, выбор подходящих инструментов и поэтапную реализацию ИИ для поддержания конкурентоспособности и переопределения способа работы. Мы также предлагаем AI KPI management и непрерывные консультации по использованию ИИ.
Кроме того, AI Solutions предлагает AI Sales Bot, который разработан для автоматизации взаимодействия с клиентами круглосуточно и управления взаимодействиями на всех этапах пути клиента, переопределяя процессы продаж и взаимодействие с клиентами.
