Как работает система обучения с подкреплением для генерации текстов?

Система обучения с подкреплением для генерации текстов работает следующим образом: система получает на вход неразмеченные данные и обрабатывает их случайным образом. just-ai.com В ответ на это она получает положительные или отрицательные отзывы, в зависимости от результатов работы. just-ai.com

Некоторые ключевые компоненты типичной системы обучения с подкреплением: dzen.ru

• Агент (актор) выбирает действие на основе своей текущей политики. dzen.ru
• Критик оценивает результат (вознаграждение и следующее состояние) и обновляет свою оценку ценности. dzen.ru
• Модель вознаграждения (например, человеческая обратная связь) сообщает модели, насколько хорошо или плохо сгенерированный текст. dzen.ru
• Политика — стратегия модели для выбора следующего символа. dzen.ru
• Функция ценности оценивает, насколько полезен текущий контекст текста для получения качественных ответов в долгосрочной перспективе. dzen.ru

Простыми словами, обучение с подкреплением напоминает дрессировку: нейросеть получает за каждое действие оценку (награду или наказание) и, анализируя реакцию, обучается поступать в дальнейшем верно. just-ai.com

Со временем модель учится лучше соответствовать человеческим намерениям. dzen.ru После каждого шага обучения параметры модели обновляются, что делает её более склонной давать качественные ответы на подобные запросы. dzen.ru