Исследователи из Университета Калифорнии в Беркли и Стэнфорда представляют Hidden Utility Bandit (HUB) искусственный интеллект для моделирования обучения на основе нескольких учителей.

Ученые из Университета Калифорнии в Беркли и Стэнфорда представляют HUB (Hidden Utility Bandit) - искусственный интеллект для моделирования обучения на основе нескольких учителей.

В области обучения с подкреплением (RL) эффективное интегрирование обратной связи человека в процессы обучения становится существенной проблемой. Эта проблема становится особенно заметной в контексте обучения на основе обратной связи от человека (RLHF), особенно при работе с несколькими учителями. Сложности, связанные с выбором учителей в системах RLHF, побудили исследователей предложить инновационную модель БЛОК (человек в цикле с неизвестным бета-коэффициентом). Цель этой модели состоит в совершенствовании процесса выбора учителей и, тем самым, улучшении общих результатов обучения в системах RLHF.

Существующие методы в системах RLHF сталкиваются с ограничениями в эффективном управлении сложностями функций полезности. Это ограничение означает необходимость более сложного и всестороннего подхода, способного предоставить стратегический механизм выбора учителя. Модель БЛОК становится решением этой проблемы, предлагая структурированный и систематический подход к назначению учителей в рамках парадигмы RLHF. Несравненная активная оценка учителей отличает эту модель от традиционных методов, обеспечивая более глубокое исследование функций полезности и точные оценки, даже при работе с сложными сценариями, включающими нескольких учителей.

В основе модели БЛОК лежит частично наблюдаемый марковский процесс принятия решений (POMDP), который интегрирует выбор учителей с оптимизацией обучающихся целей. Этот подход не только управляет выбором учителей, но и оптимизирует обучающиеся цели. Ключ к его эффективности заключается в активном опросе учителей, что позволяет более точно понять функции полезности и, следовательно, повысить точность оценки функций полезности. Путем интеграции этого методологического подхода на основе POMDP модель БЛОК ловко справляется с сложностями обучения функций полезности от нескольких учителей, в конечном итоге повышая точность и производительность оценки функций полезности.

• Исследователи упрощают переключение квантовой электроники
• Исследователи Университета Калифорнии в Сан-Диего представляют TD-MPC2 революционное развитие модельно-ориентированного обучения с подкреплением в различных сферах.
• Это исследование по AI представляет DreamCraft3D иерархический подход для создания 3D материала, генерирующего единообразные и высококачественные 3D модели

Сила модели БЛОК особенно очевидна в ее практическом применении в разнообразных областях реального мира. В результате всесторонней оценки в областях, таких как рекомендации статей и тестирование вакцины от COVID-19, проявляется мастерство данной модели. В области рекомендаций статей способность модели эффективно оптимизировать результаты обучения демонстрирует ее адаптабельность и практическую значимость в системах поиска информации. Точно так же ее успешное использование при тестировании вакцины от COVID-19 подчеркивает ее потенциал для решения срочных и сложных задач, способствуя прогрессу в сфере здравоохранения и общественного здоровья.

В заключение, модель БЛОК является существенным вкладом в системы RLHF. Ее систематический и структурированный подход не только упрощает процесс выбора учителей, но и подчеркивает стратегическую важность принятия решений при таких выборах. Предоставляя модель, которая подчеркивает значимость выбора наиболее подходящих учителей для конкретного контекста, модель БЛОК занимает важное место в повышении общей производительности и эффективности систем RLHF. Ее потенциал для дальнейших прогрессов и применений в различных секторах является обнадеживающим знаком для будущих систем, основанных на искусственном интеллекте и машинном обучении.