L’apprentissage par renforcement basé sur les commentaires humains (RLHF) est une technique d’apprentissage machine dans laquelle les modèles d’IA apprennent des comportements directement via les commentaires humains, au lieu d’utiliser des fonctions de récompense plus traditionnelles, ce qui améliore leurs performances tout en leur permettant de s’aligner sur les attentes et les objectifs humains.
La plupart des modèles de langage d’IA modernes sont étonnamment efficaces pour générer un texte précis et pertinent comme s’il avait été écrit par un humain. Malheureusement, même avec toutes ces options, ils ne créent pas toujours du contenu qu’un utilisateur pourrait considérer comme « bon ». C’est, du moins en partie, parce que le concept de « bon » contenu est difficile à définir : chaque personne attend différentes choses des modèles de langage d’IA, et ce qui constitue une bonne réponse varie naturellement en fonction des normes de l’utilisateur et du contexte de la situation.
Les méthodes d’entraînement traditionnelles de l’IA ne permettent pas de résoudre ces problèmes. Elles sont généralement conçues pour prédire le mot suivant le plus probable d’une séquence en fonction des séquences réelles de mots présentées dans leurs ensembles de données. Des indicateurs peuvent être utilisés pour comparer le contenu généré à des textes de référence spécifiques, mais ils ne sont pas suffisants. En fin de compte, seul l’humain peut juger si le texte généré par l’IA est « bon ». C’est sur ce raisonnement que se fonde l’apprentissage par renforcement basé sur les commentaires humains, ou RLHF.
Le RLHF est une méthode utilisée pour affiner les modèles de langage d’IA au-delà des approches d’entraînement traditionnelles. L’objectif est d’entraîner le modèle en fonction des préférences ou des corrections fournies par les êtres humains. Plutôt que de simplement prédire les séquences de mots en examinant les données, l’IA peut appliquer le RLHF pour s’aligner plus étroitement sur ce qui constitue une réponse efficace ou utile selon les standards de qualité humains. Le concept de RLHF a été suggéré pour la première fois par OpenAI en 2019 et représente une évolution de l’apprentissage par renforcement (RL).
L’apprentissage par renforcement basé sur les commentaires humains et l’apprentissage par renforcement traditionnel sont des méthodes d’apprentissage machine (ML) pour l’entraînement des systèmes d’IA, mais ils diffèrent considérablement dans la façon dont ils guident le processus d’apprentissage. Le RL traditionnel s’appuie sur les signaux de récompense de l’environnement, ce qui signifie que l’IA reçoit des commentaires sur ses actions dans un ensemble prédéfini d’automatisations, et apprend à optimiser ces récompenses via un processus d’essais et d’erreurs. Ces commentaires automatisés permettent de définir ce qui est exact ou naturel, mais ne correspondent pas nécessairement aux préférences humaines complexes.
En revanche, le RLHF intègre des commentaires humains directs dans la boucle d’apprentissage, fournissant à l’IA des informations réelles et pertinentes sur ce que les humains considèrent comme étant des résultats de haute qualité ou souhaitables. Cette méthode permet à l’IA d’apprendre non seulement à effectuer des tâches, mais aussi à adapter ses réponses en fonction des jugements humains, ce qui la rend plus efficace pour les cas d’usage où la compréhension humaine est essentielle.
Le RLHF est une approche unique de l’entraînement des modèles de langage d’IA, qui implique plusieurs étapes essentielles conçues pour rapprocher l’IA des attentes et des valeurs humaines. Les principaux aspects de ces étapes sont les suivants :
La base du RLHF consiste à pré-entraîner un modèle de langage sur un grand corpus de données textuelles. Cette phase permet au modèle d’apprendre un large éventail de schémas linguistiques et de contextes, avant tout entraînement plus spécialisé.
Le pré-entraînement dote l’IA de capacités linguistiques générales, afin qu’elle puisse comprendre et générer un texte cohérent. Cette étape utilise généralement des techniques d’apprentissage non supervisées, où le modèle apprend à prédire le mot suivant dans les phrases sans aucun commentaire explicite sur la qualité de ses sorties.
Une fois le pré-entraînement initial terminé, l’étape suivante consiste à recueillir des données spécifiquement conçues pour l’entraînement d’un modèle de récompense. Ce modèle est fondamental pour le RLHF, car il traduit les évaluations humaines des sorties textuelles du modèle en un signal de récompense numérique.
L’entraînement d’un modèle de récompense RLHF commence par le recueil des commentaires humains sur les sorties générées par le modèle de langage. Ces commentaires peuvent inclure des classements directs, des évaluations ou des choix entre les options disponibles. Les données recueillies sont ensuite utilisées pour apprendre au modèle de récompense à estimer dans quelle mesure le texte s’aligne sur les préférences humaines. L’efficacité du modèle de récompense dépend de la qualité et du volume des commentaires humains.
La dernière étape du processus de RLHF consiste à affiner le modèle de langage pré-entraîné à l’aide du modèle de récompense formé via les techniques d’apprentissage par renforcement. Cette étape ajuste les paramètres du modèle de langage pour maximiser les récompenses qu’il reçoit du modèle de récompense, optimisant ainsi efficacement la génération de texte afin de produire des sorties plus alignées sur les préférences humaines.
L’utilisation de l’apprentissage par renforcement permet au modèle de s’améliorer de manière itérative en fonction des commentaires continus qu’il reçoit. Il est ainsi plus apte à générer du texte qui répond à des standards de qualité humains spécifiques ou atteint d’autres objectifs définis.
L’apprentissage par renforcement basé sur les commentaires humains représente une avancée considérable dans l’entraînement de l’IA, qui va au-delà des méthodes traditionnelles pour intégrer directement des informations fournies par des êtres humains dans le développement de modèles. En d’autres termes, cela permet de faire bien plus que simplement prédire les mots qui devraient (statistiquement) apparaître ensuite dans une séquence. Cela nous rapproche du moment où nous pourrons créer des modèles de langage d’IA capables de fournir des réponses véritablement intelligentes.
Bien entendu, le RLHF présente de nombreux avantages plus immédiats, en particulier pour les entreprises. Parmi les avantages notables de cette approche de l’entraînement de l’IA, citons les suivants :
Réduction du temps d’entraînement
Grâce à l’intégration de commentaires directs, le RLHF accélère le processus d’apprentissage, permettant ainsi aux modèles d’atteindre plus rapidement les résultats souhaités. Cela peut être appliqué aux chatbots internes et externes, afin qu’ils comprennent et répondent plus rapidement aux diverses demandes des utilisateurs.Paramètres d’entraînement plus complexes
Le RLHF peut gérer des scénarios d’entraînement plus subtils et sophistiqués que les modèles traditionnels, en utilisant le jugement humain pour guider l’apprentissage et établir des paramètres dans des domaines considérés comme subjectifs. En s’adaptant aux variations subtiles des préférences des utilisateurs au fil du temps, le RLHF peut améliorer les systèmes de recommandation de contenu.Amélioration des performances de l’IA
Les modèles entraînés avec le RLHF affichent généralement de meilleures performances, car ils sont continuellement affinés par des commentaires itératifs pour mieux répondre aux standards de qualité humains. L’amélioration des performances des outils de traduction avec le RLHF permet d’obtenir des traductions plus naturelles et pertinentes en fonction du contexte.Réduction des risques
L’intégration de commentaires humains garantit que les systèmes d’IA agissent de la manière attendue et prévue, réduisant ainsi le risque de comportements nuisibles ou involontaires. Par exemple, l’entraînement de l’IA pour le déploiement de véhicules autonomes bénéficie ainsi d’une supervision humaine renforcée.Amélioration de la sécurité
Axer l’entraînement des modèles sur les commentaires humains, c’est s’assurer que les systèmes d’IA agiront de manière sûre et prévisible dans des scénarios réels. L’amélioration des systèmes de diagnostic médical avec le RLHF permet aux professionnels de santé utilisant l’IA d’éviter les recommandations dangereuses et de mieux hiérarchiser la sécurité des patients.Respect de l’éthique
Le RLHF permet aux modèles de refléter des considérations éthiques et des normes sociales, en veillant à ce que les décisions de l’IA soient prises en tenant compte des valeurs humaines. Les biais peuvent être identifiés et éliminés plus rapidement, empêchant qu’ils se retrouvent dans les publications sociales ou tout autre contenu de marque généré par l’IA.Amélioration de la satisfaction des utilisateurs
En alignant plus étroitement les sorties de l’IA sur les attentes humaines, le RLHF améliore l’expérience utilisateur globale.Apprentissage et adaptation continus
Les modèles RLHF s’adaptent au fil du temps aux nouvelles informations et à l’évolution des préférences humaines, conservant ainsi leur pertinence et leur efficacité.
Bien que l’apprentissage par renforcement basé sur les commentaires humains offre de nombreux avantages, il s’accompagne également de divers défis qui peuvent entraver son efficacité dans l’entreprise. Les entreprises qui envisagent d’utiliser le RLHF pour améliorer leurs systèmes d’IA doivent impérativement comprendre les défis suivants :
La nécessité d’une intervention humaine continue peut rendre le RLHF coûteux, en particulier parce qu’il est nécessaire de faire appel à des évaluateurs experts pour fournir des commentaires précis et utiles. L’automatisation de certaines parties du processus de commentaires via des techniques d’apprentissage machine peut fournir une solution partielle, en réduisant une partie de la dépendance aux entrées humaines, pour des coûts moins élevés.
Les jugements humains peuvent varier considérablement et sont souvent influencés par les biais individuels. Cela peut affecter la cohérence et la fiabilité des données d’entraînement. Pour contrer ce risque, utilisez un groupe diversifié d’annotateurs humains, capables de fournir une perspective plus équilibrée sur les performances de l’IA.
Les annotateurs humains ne sont pas toujours d’accord sur ce qui constitue une « bonne » réponse ou une réponse « utile ». Cela peut produire des évaluations incohérentes ou contradictoires. Pour garantir la cohérence, des mécanismes de résolution des conflits et des stratégies de consensus peuvent être utilisés au sein des équipes d’examen afin d’obtenir des commentaires plus harmonisés.
Il peut sembler que l’intégration de commentaires humains dans l’entraînement de l’IA soit une approche moins compliquée que les méthodes d’entraînement plus autonomes. Mais en réalité, le RLHF utilise des modèles mathématiques complexes pour optimiser le comportement de l’IA en fonction de contributions humaines nuancées. Cette approche sophistiquée associe les commentaires des évaluations humaines à un entraînement algorithmique, afin de guider les systèmes d’IA, les rendant plus efficaces et plus réactifs aux préférences humaines.
Les éléments suivants constituent des composants essentiels au processus :
Dans le RLHF, l’espace d’état représente toutes les informations pertinentes disponibles pour l’IA à tout moment au cours de son processus de prise de décision. Cela inclut toutes les variables qui pourraient influencer ses décisions, qu’elles soient déjà fournies ou qu’elles doivent être déduites. L’espace d’état est dynamique et évolue à mesure que l’IA interagit avec son environnement et collecte de nouvelles données.
L’espace d’action est extraordinairement vaste. Il englobe l’ensemble des réponses ou des générations de texte que le modèle d’IA pourrait produire en réponse à une invite. L’ampleur de l’espace d’action des modèles de langage rend le RLHF particulièrement difficile, mais aussi incroyablement puissant pour générer des réponses adaptées au contexte.
La fonction de récompense du RLHF quantifie la réussite des actions de l’IA en se basant sur les commentaires humains. Contrairement à l’apprentissage par renforcement traditionnel, dans lequel les récompenses sont prédéfinies et souvent simplistes, le RLHF utilise les commentaires humains pour créer un signal de récompense plus nuancé. Les commentaires évaluent les sorties de l’IA en fonction de la qualité, de la pertinence ou du respect des valeurs humaines, et permettent de convertir cette évaluation en une mesure quantitative qui améliore l’apprentissage.
Les contraintes sont utilisées pour éviter à l’IA d’avoir des comportements indésirables. Il peut s’agir de directives éthiques, de considérations de sécurité ou simplement de limites établies dans lesquelles l’IA doit fonctionner. Par exemple, un modèle de langage peut être pénalisé pour avoir généré du contenu offensant ou s’être éloigné d’un sujet. Les contraintes permettent de s’assurer que les sorties de l’IA restent dans les limites de ce qui est considéré comme acceptable ou prévu par les entraîneurs humains.
La politique RLHF dicte le processus de prise de décision de l’IA, en reliant l’état actuel à l’action suivante. C’est la ligne directrice de comportement du modèle, qui est optimisée en continu en fonction des commentaires sur les récompenses. L’objectif de la politique est d’optimiser les récompenses cumulées, alignant ainsi plus étroitement les actions de l’IA sur les attentes et les préférences humaines.
Le RLHF est une approche puissante et innovante de l’entraînement des modèles de langage de l’IA, et a également un effet positif évident sur le domaine associé qu’est l’IA générative (GenAI). Cela permet d’obtenir des sorties plus utiles et adaptées au contexte dans diverses applications génératives. Voici quelques exemples de la manière dont le RLHF peut être appliqué à la GenAI :
L’utilité du RLHF s’étend au-delà des modèles de langage, à d’autres formes d’IA générative, telles que la génération d’images et de musique. Par exemple, dans la génération d’images par l’IA, le RLHF peut être utilisé pour évaluer et améliorer le réalisme ou l’impact émotionnel des œuvres d’art, un atout essentiel pour l’art digital ou la publicité. De même, le RLHF dans la génération musicale permet de créer des pistes mieux adaptées à certaines activités ou tonalités émotionnelles spécifiques, ce qui augmente l’engagement des utilisateurs dans des domaines tels que les applications de fitness ou de thérapie mentale. Cela peut permettre d’utiliser la GenAI au-delà de son application la plus courante de génération de contenu écrit.
Dans le domaine de la technologie vocale, le RLHF affine la façon dont les assistants vocaux interagissent avec les utilisateurs, afin de les rendre plus conviviaux, curieux, dignes de confiance, etc. En formant les assistants vocaux à répondre de manière de plus en plus humaine, le RLHF augmente la probabilité que les utilisateurs soient satisfaits et s’engagent à long terme.
Ce qui est considéré comme « utile » ou « attrayant » peut varier considérablement d’une personne à l’autre. Le RLHF permet de personnaliser les comportements de l’IA afin de mieux répondre aux différentes normes culturelles et attentes des utilisateurs. Chaque modèle peut être entraîné à l’aide des commentaires de différents groupes de personnes, ce qui permet d’obtenir un plus large éventail de réponses « humaines », plus susceptibles de satisfaire aux préférences spécifiques des utilisateurs.
Le RLHF est une approche d’entraînement de l’IA centrée sur l’humain, ce qui en fait un atout indéniable pour les modèles de langage conçus pour interagir directement avec les utilisateurs. ServiceNow, le leader de l’automatisation des workflows, a tiré parti de ce concept.
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