การเปิดตัววิธีการฝึกอบรมใหม่สำหรับตัวแทนภาษา: ประสบการณ์ช่วงเริ่มต้น (Early Experience)
Meta และมหาวิทยาลัยแห่งรัฐโอไฮโอ (Ohio State University) ได้ร่วมกันเปิดเผยวิธีการฝึกอบรมใหม่สำหรับตัวแทนภาษาขนาดใหญ่ (Language Agents) บนพื้นฐานของการเรียนรู้เสริมกำลังด้วยมนุษย์ (Reinforcement Learning from Human Feedback - RLHF) วิธีการนี้เรียกว่า “ประสบการณ์ช่วงเริ่มต้น” (Early Experience) ซึ่งมีจุดมุ่งหมายเพื่อแก้ไขปัญหาสำคัญที่เกี่ยวข้องกับการใช้ RLHF ในปัจจุบัน นั่นคือ การที่ไม่สามารถนำชุดข้อมูลขนาดเล็กมาสร้างสรรค์คำตอบที่มีคุณภาพสูงได้
ความท้าทายของการเรียนรู้แบบ RLHF ในชุดข้อมูลขนาดเล็ก
RLHF ถือเป็นวิธีการมาตรฐานในการปรับจูนโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) ให้สอดคล้องกับความชื่นชอบและมาตรฐานด้านความปลอดภัยของมนุษย์ โดยอาศัยชุดข้อมูลที่มนุษย์ให้คะแนน (Preference Data) เพื่อฝึกอบรมโมเดลรางวัล (Reward Model) ซึ่งต่อมาจะใช้ในการปรับปรุงโมเดลภาษา อย่างไรก็ตาม การรวบรวมข้อมูลการให้คะแนนจากมนุษย์นั้นมีค่าใช้จ่ายสูงและใช้เวลานาน ทำให้ชุดข้อมูลที่ใช้ฝึกอบรมโมเดลรางวัลมักมีขนาดจำกัด
เมื่อใช้ชุดข้อมูลที่มีขนาดเล็กเพื่อฝึกอบรมโมเดลรางวัล มักนำไปสู่โมเดลที่ให้คะแนนรางวัล (Reward) ที่มีคุณภาพต่ำ ซึ่งส่งผลเสียต่อการปรับจูน LLMs โดยรวม โมเดลที่ปรับจูนแล้วอาจเกิดการสร้างคำตอบที่ “ไม่เป็นธรรมชาติ” หรือไม่สอดคล้องกับเจตนาของผู้ใช้ ซึ่งเป็นผลมาจาก “ความผิดเพี้ยนของโมเดลรางวัล” (Reward Model Misspecification) โดยเฉพาะอย่างยิ่งในสถานการณ์ที่ตัวแทนภาษาต้องสร้างคำตอบที่ยาวและซับซ้อน ตัวแทนเหล่านี้มักมีปัญหาในการระบุลำดับการสร้างคำตอบที่ถูกต้อง
แนวคิดหลักของ “ประสบการณ์ช่วงเริ่มต้น” (Early Experience)
วิธีการ “ประสบการณ์ช่วงเริ่มต้น” แก้ไขปัญหานี้ด้วยการเพิ่มชุดข้อมูลที่เรียกว่า “ชุดประสบการณ์เริ่มต้น” (Early Experience Set) ซึ่งประกอบด้วยคู่ของ “รัฐ-การกระทำ” (State-Action Pairs) ที่มีข้อมูลรางวัล (Reward) กำกับเอาไว้ ข้อมูลเหล่านี้มาจากการจำลองการโต้ตอบของตัวแทนภาษาขนาดเล็กที่ถูกฝึกอบรมมาอย่างจำกัดกับสภาพแวดล้อมเฉพาะกิจ (Ad-hoc Environment) ที่มีความซับซ้อนต่ำ
โดยพื้นฐานแล้ว ชุดประสบการณ์เริ่มต้นนี้ทำหน้าที่เป็น “การเริ่มต้นครั้งสำคัญ” (Warm Start) สำหรับการฝึกอบรมโมเดลรางวัล ทำให้โมเดลรางวัลสามารถเรียนรู้ความสัมพันธ์ระหว่างการกระทำต่าง ๆ กับผลลัพธ์ที่ควรได้รับก่อนที่จะต้องสัมผัสกับชุดข้อมูลการให้คะแนนที่ซับซ้อนจากมนุษย์
กลไกการทำงานเพื่อปรับปรุงโมเดลรางวัล
การรวมชุดประสบการณ์เริ่มต้นเข้ากับการฝึกอบรมโมเดลรางวัลมีผลกระทบที่สำคัญสองประการ:
-
การลดความผิดเพี้ยนของโมเดลรางวัล (Reducing Misspecification): ชุดข้อมูลเริ่มต้นช่วยให้โมเดลรางวัลเรียนรู้การเคลื่อนไหวของรางวัลในพื้นที่การกระทำที่กว้างขึ้นตั้งแต่เนิ่น ๆ ซึ่งช่วยลดความไม่แม่นยำของการให้รางวัล (Reward Inaccuracy)
-
การปรับปรุงความคล้ายคลึงของการจัดลำดับรางวัล (Improving Rank Correlation): งานวิจัยของ Meta และ Ohio State แสดงให้เห็นว่า การใช้ประสบการณ์ช่วงเริ่มต้นช่วยให้โมเดลรางวัลสามารถจัดลำดับความชอบของผลลัพธ์ได้อย่างแม่นยำมากขึ้น ซึ่งเป็นตัวชี้วัดที่สำคัญสำหรับประสิทธิภาพของ RLHF
ผลลัพธ์จากการทดลองแสดงให้เห็นว่า ในการพิจารณาเป้าหมายการฝึกอบรมที่หลากหลาย เช่น การระบุการกระทำที่เหมาะสมในบริบทที่แตกต่างกัน วิธีการประสบการณ์ช่วงเริ่มต้นสามารถปรับปรุงคุณภาพของโมเดลรางวัลได้อย่างมีนัยสำคัญ เมื่อเปรียบเทียบกับวิธีการ RLHF แบบดั้งเดิมที่ใช้เพียงชุดข้อมูลการให้คะแนนของมนุษย์เพียงอย่างเดียว
ความสำคัญเชิงกลยุทธ์ต่อการพัฒนาตัวแทนภาษา
วิธีการ “ประสบการณ์ช่วงเริ่มต้น” นี้แสดงให้เห็นถึงความก้าวหน้าในการทำให้การฝึกอบรมตัวแทนภาษาโดยใช้ RLHF มีประสิทธิภาพมากขึ้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งในสภาพแวดล้อมที่มีข้อจำกัดด้านข้อมูลและทรัพยากร การนำเทคนิคนี้ไปใช้หมายความว่า นักพัฒนาสามารถใช้ชุดข้อมูลการให้คะแนนของมนุษย์ที่มีขนาดเล็กลงในการสร้างตัวแทนภาษาที่สร้างสรรค์คำตอบที่มีคุณภาพสูงและเป็นธรรมชาติมากขึ้น ซึ่งเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการใช้งานในเชิงพาณิชย์ที่หลากหลาย เช่น ระบบสนทนาโต้ตอบ (Chatbots) และตัวแทนที่ปฏิบัติงานอัตโนมัติ (Autonomous Agents)
This Article is sponsored by Gnoppix AI (https://www.gnoppix.org)