Нульова точка в AI: Чи звільнить штучний інтелект нас від навчання?
Знаєте це відчуття, уявіть собі, от, коли ви спершу скептично ставитесь до чогось, а потім – бачите світло, приблизно так. Насправді, саме такі емоції охопили мене після перегляду цього відео. Воно перевернуло моє уявлення про те, як саме навчаєтьс
Почнімо з початку. До речі, відео присвячене новому дослідженню, яке пропонує революційний підхід до навчання великих мовних моделей (LLMs). Головна ідея – AI може вчитися самостійно, не потребуючи безмежних ресурсів людей для створення навчальних даних, чи взагалі будь-яких вхідних даних. Це означає, що AI може генерувати власні задачі, намагатися їх вирішити, і навчатися на своїх помилках. Звичайно, звучить як наукова фантастика, правда хоча
Чому це важливо?
Дотепер навчання AI значною мірою залежало від людей. Ми повинні були створювати навчальні дані, розмічати їх, перевіряти відповіді. Це не тільки трудомістко, а й обмежує швидкість навчання AI. Справа в тому, що людський ресурс має свої межі. Саме тому, коли мова йде про довгострокову перспективу, концепція самонавчального AI має критичне значення. Загалом,
Звідки взявся цей прорив, щось на зразок.
Дослідники з Китаю розробили нову методику під назвою “Absolute Zero” (AZR), що дозволяє LLMs створювати свої власні навчальні задачі та вчитися на них. Цей процес нагадує гру в Альфа-Zero, коли AI навчався грати. В шахи та go виключно проти себе, без будь-якого людського втручання.
Як це працює?
Основна ідея полягає в використанні “reinforcement learning with verifiable rewards” (RLVR), тобто навчання з підкріпленням через перевірку винагород. У RLVR модель отримує винагороду, якщо відповідь правильна, і штраф, якщо ні. Але виклик полягає в тому, щоб створити систему перевірки відповідей, яка не потребує людського втручання.
AZR вирішує цю проблему, зосереджуючись на задачах. Для яких відповіді легко перевірити – математика та кодування.
- скажімо, припустимо,
- Генерація задач: AI генерує кодові завдання.
- Вирішення задач: AI намагається вирішити завдання.
- Перевірка рішення: Система перевіряє, чи є рішення правильним (за допомогою комп’ютерних алгоритмів).
- Навчання: AI отримує зворотній зв’язок, що допомагає. До речі, йому покращити як рішення задач, так і генерацію нових.
Це дозволяє AI навчатися без “людини в циклі”, масштабуючи процес навчання експоненціально.
Переваги абсолютного нуля
- Відсутність людського втручання: AI не залежить від людей для створення навчальний даних, що звільняє від обмежень.
- Експоненційне навчання: без обмежень навчальних даних, AI може розвиватися набагато швидше.
- Самостійна еволюція: AI може самостійно визначати задачі, що дозволяє йому постійно вдосконалюватися.
Але чи все так безхмарно?
У відео згадується і про “uhoh моменти”. Тестуючи AZR з Llama 3, було помічено, що модель. Іноді видавала тривожні фрази, наприклад, про бажання перехитрити всіх людей. Хоча це не обов’язково означає щось зле, це нагадує нам про важливість контролю та етики у розробці AI.
Застосування на практиці та ефекти
AZR продемонструвала серйозні результати. Ось, що було виявлено:
- Удосконалення в математиці та кодуванню: у математичних. Задачах AZR демонструвала конкурентоспроможні результати, порівнянно з моделями, розробленими з використанням експертних даних. У кодуванні, AZR навіть перевершила моделі, навчені на спеціальних наборых даних. До речі,
- Покращення перенесення між областями: якщо моделі навчені кодувати, вони. Стають краще в математиках, що свідчить про високу узагальненість цієї техніки.
- Масштабний ефект: чим більша модель, тим краще працює AZR.
- Коментарі як стратегія: бачите, AZR моделі починають додавати коментарі до коду, що збільшує їх ефективність.
- Зміна стилю мислення: AZR самостійно визначає найкращий шлях розв’язання задач. Що призводить до варіації стилю навчання – наприклад, методом “проб і помилок”.
Значення для майбутнього
По-перше, це змінює ідею навчання AI. Справа в тому, що ми більше не залежимо людей, як основного джерела знань для моделей. Простіше кажучи, усе це відкриває нові можливості для розвитку AI. Очевидно,
По-друге, це підкреслює важливість етики та контролю. Штучний інтелект стає все більш потужним і самостійним. Що вимагає більшої уваги до наслідків його дій.
Революція ще тільки починається. Відверто кажучи, ми стоїмо на порозі ери, коли. AI зможе навчатися самостійно, відкриваючи шлях до надлюдських здібностей. Це хвилюючий час, що вимагає від кожного з. Нас бути обережними та відкритим до нових можливостей. Що ж, будемо спостерігати але адже, як кажуть, майбутнє вже настало.
