解鎖自治AI：自我訓(xùn)練LLMS的7種方法

想像一個(gè)未來(lái)AI系統(tǒng)在沒有人類干預(yù)的情況下學(xué)習(xí)和發(fā)展的未來(lái)，就像孩子獨(dú)立掌握複雜概念的孩子一樣。這不是科幻小說(shuō)；這是自我訓(xùn)練大語(yǔ)模型（LLM）的承諾。本文探討了七種推動(dòng)這??場(chǎng)自主學(xué)習(xí)革命的創(chuàng)新方法，從而導(dǎo)致更聰明，更快，更廣泛的AI。

關(guān)鍵要點(diǎn)：

• 掌握無(wú)人為L(zhǎng)LM培訓(xùn)的概念。
• 發(fā)現(xiàn)七種不同的自主LLM培訓(xùn)技術(shù)。
• 了解每種方法如何增強(qiáng)LLM自我完善。
• 探索這些方法的潛在好處和挑戰(zhàn)。
• 檢查自訓(xùn)練的LLM的現(xiàn)實(shí)應(yīng)用。
• 理解自我訓(xùn)練LLM對(duì)AI未來(lái)的影響。
• 解決圍繞自主AI培訓(xùn)的道德考慮。

目錄：

• 介紹
• 7自動(dòng)LLM培訓(xùn)方法
• 自我監(jiān)督的學(xué)習(xí)
• 無(wú)監(jiān)督的學(xué)習(xí)
• 通過(guò)自我玩法學(xué)習(xí)
• 課程學(xué)習(xí)
• 自動(dòng)數(shù)據(jù)增強(qiáng)
• 零拍攝和幾次學(xué)習(xí)
• 生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）
• 結(jié)論
• 常見問(wèn)題

7自動(dòng)LLM培訓(xùn)方法：

讓我們深入研究實(shí)現(xiàn)無(wú)人LLM培訓(xùn)的七個(gè)關(guān)鍵方法：

1。自學(xué)學(xué)習(xí)：

這種基本方法使LLMS從輸入數(shù)據(jù)中生成自己的培訓(xùn)標(biāo)籤，從而消除了對(duì)手動(dòng)標(biāo)記數(shù)據(jù)集的需求。例如，通過(guò)預(yù)測(cè)句子中缺少的單詞，LLM在沒有明確指令的情況下學(xué)習(xí)語(yǔ)言模式和上下文。這釋放了訓(xùn)練大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的潛力，從而產(chǎn)生了更健壯和廣義的模型。

示例：一個(gè)模型預(yù)測(cè)“貓坐在_ ”中的缺失單詞（答案：墊子）。通過(guò)迭代精緻，該模型磨練了對(duì)語(yǔ)言微妙的理解。

2。無(wú)監(jiān)督的學(xué)習(xí)：

在自我監(jiān)督學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)上，無(wú)監(jiān)督的學(xué)習(xí)列車在完全未標(biāo)記的數(shù)據(jù)上列入LLM。 LLM獨(dú)立識(shí)別數(shù)據(jù)中的模式，簇和結(jié)構(gòu)。這對(duì)於在大型數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)隱藏的結(jié)構(gòu)是無(wú)價(jià)的，使LLMS能夠?qū)W習(xí)複雜的語(yǔ)言表示。

示例： LLM分析了一個(gè)龐大的文本語(yǔ)料庫(kù)，基於語(yǔ)義相似性而沒有預(yù)定類別的類別對(duì)單詞和短語(yǔ)進(jìn)行分組。

3。通過(guò)自我扮演的強(qiáng)化學(xué)習(xí)：

強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）涉及在環(huán)境中做出決策的代理，獲得獎(jiǎng)勵(lì)或處罰。自我播放將其應(yīng)用於LLM，使他們能夠與自己競(jìng)爭(zhēng)或修改版本。這促進(jìn)了跨語(yǔ)言，翻譯和會(huì)話AI等不同任務(wù)的連續(xù)策略完善。

示例： LLM與自身進(jìn)行模擬對(duì)話，優(yōu)化有關(guān)連貫性和相關(guān)性的響應(yīng)，從而提高了對(duì)話技能。

4。課程學(xué)習(xí)：

反映人類教育，課程學(xué)習(xí)逐步培訓(xùn)LLM的複雜性的任務(wù)。從更簡(jiǎn)單的任務(wù)開始，然後逐漸引入更具挑戰(zhàn)性的任務(wù)，在解決高級(jí)問(wèn)題之前建立了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。這種結(jié)構(gòu)化方法最大程度地減少了人類干預(yù)。

示例： LLM在發(fā)展到復(fù)雜的句子結(jié)構(gòu)和成語(yǔ)之前先學(xué)習(xí)基本的語(yǔ)法和詞彙。

5。自動(dòng)數(shù)據(jù)擴(kuò)展：

數(shù)據(jù)增強(qiáng)從現(xiàn)有數(shù)據(jù)中生成了新的培訓(xùn)數(shù)據(jù)，這一過(guò)程易於自動(dòng)化，以支持無(wú)人為L(zhǎng)LM培訓(xùn)。釋義，同義詞替代和句子反演等技術(shù)創(chuàng)造了多種培訓(xùn)環(huán)境，從而最大程度地從有限的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)。

示例： “狗大聲吠叫”的句子可以變成“大聲發(fā)聲”之類的變體，豐富了LLM的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

6。零射和幾乎沒有學(xué)習(xí)：

零射擊和少量學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)使LLM能夠?qū)F(xiàn)有知識(shí)應(yīng)用於未經(jīng)明確培訓(xùn)的任務(wù)。這減少了對(duì)廣泛的人類監(jiān)督培訓(xùn)數(shù)據(jù)的依賴。零射擊涉及在沒有事先示例的情況下處理任務(wù)，而很少的射擊學(xué)習(xí)則使用了最少的示例。

示例：精通英語(yǔ)寫作的LLM可能會(huì)將簡(jiǎn)單的西班牙語(yǔ)句子轉(zhuǎn)化為英語(yǔ)，而先前的西班牙曝光率很少，從而利用其對(duì)一般語(yǔ)言模式的理解。

7。生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）：

gan由生成器（創(chuàng)建數(shù)據(jù)示例）和歧視器組成（根據(jù)真實(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行評(píng)估）。發(fā)電機(jī)不斷提高其生成用於LLM培訓(xùn)的現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)的能力。這種對(duì)抗過(guò)程需要最少的人類監(jiān)督，因?yàn)槟Ｐ拖嗷W(xué)習(xí)。

示例： gan生成的綜合文本與人寫的文本無(wú)法區(qū)分，為L(zhǎng)LM提供了補(bǔ)充培訓(xùn)材料。

結(jié)論：

對(duì)自主LLM培訓(xùn)的追求代表了AI的重大飛躍。諸如自我監(jiān)督學(xué)習(xí)，自我播放RL和gans之類的方法賦予LLMS自我訓(xùn)練，提高可擴(kuò)展性並可能超過(guò)傳統(tǒng)訓(xùn)練的模型。但是，圍繞偏見，透明度和負(fù)責(zé)任部署的道德考慮至關(guān)重要。

常見問(wèn)題：

Q1。無(wú)人為L(zhǎng)LM培訓(xùn)的主要優(yōu)勢(shì)是什麼？

A1。可伸縮性 - LLM可以從大量數(shù)據(jù)集中學(xué)習(xí)，而無(wú)需昂貴且耗時(shí)的人類標(biāo)籤。

Q2。自學(xué)學(xué)習(xí)與無(wú)監(jiān)督的學(xué)習(xí)有何不同？

A2。自我監(jiān)督的學(xué)習(xí)從數(shù)據(jù)本身產(chǎn)生標(biāo)籤。無(wú)監(jiān)督的學(xué)習(xí)使用不使用標(biāo)籤，重點(diǎn)是模式識(shí)別。

Q3。受過(guò)自主訓(xùn)練的LLMS的表現(xiàn)能超過(guò)傳統(tǒng)訓(xùn)練的模型嗎？

A3。是的，在許多情況下，自我播放或受過(guò)GAN訓(xùn)練的LLM可以通過(guò)不連續(xù)精煉而沒有人類偏見來(lái)實(shí)現(xiàn)出色的表現(xiàn)。

Q4。自主AI培訓(xùn)的道德問(wèn)題是什麼？

A4。潛在的偏見，缺乏透明度和防止濫用的負(fù)責(zé)任部署是關(guān)鍵問(wèn)題。

Q5。課程學(xué)習(xí)如何使LLM受益？

A5。它允許LLM在處理複雜的任務(wù)之前建立強(qiáng)大的基礎(chǔ)，從而提高學(xué)習(xí)效率和有效的學(xué)習(xí)。

以上是在沒有人類干預(yù)的情況下訓(xùn)練LLM的7種方法的詳細(xì)內(nèi)容。更多資訊請(qǐng)關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章！