Обучение с взаимным подкреплением может объяснить, почему каждый должен быть дополнен личным LLM.
Менее чем за год в мире произошел взрыв приложений, использующих модели больших языков (LLM), которые обеспечили невиданный прирост производительности —
- Индивидуальная помощь: LLM может выступать в качестве личного помощника ИИ для сбора информации, чтобы помочь вам принимать обоснованные решения.
- Расширенное общение: с LLM вы можете эффективно общаться в различных контекстах в зависимости от вашего уникального стиля общения, тона и предпочтений.
- Непрерывное обучение: LLM может постоянно учиться и адаптироваться к вашим меняющимся потребностям и интересам, что позволяет вам расширять свои знания, оставаться актуальным в своей области и эффективно изучать новые предметы.
- Генерация контента: LLM может выступать в качестве творческого партнера, который может предлагать идеи, проводить мозговой штурм, предлагать отзывы и даже помогать в написании черновиков. Это может улучшить ваши творческие результаты и сделать процесс создания контента более эффективным.
Однако вышесказанное, которое обычно пропагандируется в отношении преимуществ генеративного искусственного интеллекта, упускает из виду неиспользованную и важную парадигму, которая может значительно повысить человеческий потенциал.
Взаимное подкрепление обучения
Обучение с подкреплением — это тип машинного обучения, при котором агент учится принимать решения, взаимодействуя с окружающей средой. Агент получает вознаграждение или наказание в зависимости от своих действий, и его цель — изучить политику, которая максимизирует кумулятивное вознаграждение с течением времени.
До появления Интернета мы черпали знания из книг, газет, журналов и статей. После этого Google стал нашим «вторым мозгом», где мы можем получить доступ к глобальным знаниям из одного места. Люди загружают информацию в эту вселенную Интернета, и Google индексирует контент, чтобы сделать информацию доступной для нас. В целом, как показано на диаграмме выше, мир обогащает «окружающую среду», в то время как мы, «агенты», со временем принимаем лучшие решения…