OpenAI hat eine neue Trainingsmethode namens Prozessüberwachung (Process Supervision) eingeführt, um KI-Fehler und Halluzinationen zu reduzieren. Im Gegensatz zur traditionellen Ergebnisüberwachung, die sich nur auf die endgültige Antwort konzentriert, belohnt die Prozessüberwachung KI für jeden korrekten Denkschritt. Dies hilft der KI, aus Fehlern zu lernen, logischer zu denken und transparenter zu sein.
OpenAI testete die Prozessüberwachung bei einer Aufgabe zur Lösung von Mathematikproblemen und stellte fest, dass die prozessüberwachte KI insgesamt besser abschnitt, weniger Fehler machte und Lösungen erzeugte, die denen eines Menschen ähnlicher waren. Sie war auch weniger anfällig dafür, falsche Informationen zu halluzinieren, was die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der künstlichen Intelligenz verbesserte.
Verbesserung der KI-Genauigkeit und des logischen Denkens durch Prozessüberwachung
Die Prozessüberwachung ist ein Trainingsansatz, der jeden korrekten Schritt des Denkens belohnt, anstatt nur die endgültige Schlussfolgerung. Sie bietet Feedback für jeden einzelnen Schritt in einer Gedankenkette, die zu einer Lösung oder Antwort führt. Dieses Feedback kann positiv oder negativ sein, abhängig davon, ob der Schritt nach menschlichem Urteil richtig oder falsch ist.
Zum Beispiel betrachten Sie ein mathematisches Problem mit zwei Gleichungen: x + y = 12 und x – y = 4. Das Ziel ist es, das Produkt von x und y zu finden. Die korrekten Schritte zur Lösung dieses Problems würden von einem menschlichen Betreuer positives Feedback erhalten.
Die Ergebnisüberwachung hingegen bietet nur Feedback, basierend darauf, ob die endgültige Antwort richtig oder falsch ist, ohne die logischen Schritte auf dem Weg zu berücksichtigen. Die Prozessüberwachung ermöglicht es uns zu sehen, wie das KI-Modell ein Problem durchdenkt und löst, seine Fehler korrigiert und es zu einer korrekten Lösung leitet.
Um die Prozessüberwachung zu implementieren, wird ein Belohnungsmodell trainiert, um Feedback für jeden Denkschritt auf Basis von menschlichen Annotationen zu geben. Es weist eine positive oder negative Belohnung zu, je nachdem, ob die Eingabe nach menschlichem Urteil wünschenswert oder unerwünscht ist. Dieser Ansatz zeigt Potenzial für die Verbesserung der Genauigkeit, des logischen Denkens und der Transparenz von KI-Modellen, was bedeutende Auswirkungen auf OpenAI und seine Produkte in der Zukunft haben könnte.
Training von ChatGPT Math mit Prozessüberwachung für verbesserte Problemlösung und Transparenz
Um ein Belohnungsmodell für die Bewertung des logischen Denkens bei der Lösung von Mathematikproblemen zu trainieren, beginnen wir mit einem Datensatz von von Menschen annotierten Mathematikproblemen und weisen jedem Schritt der Problemlösung eine Belohnung zu, basierend auf seiner Richtigkeit. Mit dem Gradientenabstieg trainieren wir das Belohnungsmodell, um Belohnungen für neue Beispiele zuzuweisen.
Wir führen dann ein KI-Modell namens ChatGPT Math ein, das darauf ausgelegt ist, Mathematikprobleme mit natürlicher Sprache zu lösen. Wir trainieren ChatGPT Math mit Prozessüberwachung mit dem Belohnungsmodell. Wenn ChatGPT Math Schritte zur Lösung eines gegebenen Problems erzeugt, gibt das Belohnungsmodell Feedback und Hinweise für den nächsten logischen Schritt. Dieser Prozess setzt sich fort, bis das Problem vollständig gelöst ist, und ermöglicht es ChatGPT Math, aus seinen eigenen Ausgaben und Feedback zu lernen und sein Denken in natürlicher Sprache zu demonstrieren.
Die Prozessüberwachung bietet Vorteile gegenüber der Ergebnisüberwachung, wie verbesserte Leistung durch schrittweises Feedback und erhöhte Transparenz und Vertrauenswürdigkeit. Allerdings hat sie auch einige Nachteile, einschließlich höherer Anforderungen an Rechenleistung und Zeit und potenziellen Einschränkungen bei der Bewältigung kreativerer oder komplexerer Aufgaben.
OpenAI hat einen Datensatz mit menschlichem Feedback für weitere Forschungen veröffentlicht, der zum Training neuer Modelle oder zur Bewertung bestehender Modelle verwendet werden kann. Diese Art von Training könnte potenziell auf verschiedene KI-Aufgaben angewendet werden, wie das Schreiben von Zusammenfassungen, Übersetzungen, Geschichten, Code, Witzen und mehr. Letztendlich könnte dieser Ansatz zu KI-Systemen führen, die effektiver und transparenter mit Menschen kommunizieren.
FAQs
Was ist der Hauptunterschied zwischen Prozessüberwachung und Ergebnisüberwachung?
Die Prozessüberwachung konzentriert sich auf jeden einzelnen Schritt des Denkens oder der Problemlösung und bietet dafür Feedback, wohingegen die Ergebnisüberwachung nur das endgültige Ergebnis bewertet und darauf basierend Feedback gibt.
Welche Art von Aufgaben könnte von der Prozessüberwachung profitieren?
Aufgaben, die logisches Denken und schrittweise Problemlösung erfordern, wie Mathematikprobleme, das Schreiben von Code oder das Verfassen komplexer Texte, könnten stark von der Prozessüberwachung profitieren.
Warum könnte Prozessüberwachung zu erhöhter Transparenz in KI führen?
Prozessüberwachung ermöglicht es uns zu sehen, wie eine KI jedes Problem durchdenkt und löst. Indem sie jeden Schritt im Denkprozess der KI zeigt, macht sie den Prozess nachvollziehbarer und transparenter für Menschen.
Wie wird das Belohnungsmodell in der Prozessüberwachung trainiert?
Das Belohnungsmodell wird durch menschliche Annotationen trainiert. Jeder Schritt in der Problemlösung wird von Menschen bewertet, und je nachdem, ob der Schritt richtig oder falsch ist, erhält er eine positive oder negative Belohnung.
Was sind die potenziellen Nachteile der Prozessüberwachung?
Prozessüberwachung erfordert mehr Rechenleistung und Zeit als die Ergebnisüberwachung. Außerdem kann sie bei kreativeren oder komplexeren Aufgaben, die nicht unbedingt einer linearen Denkweise folgen, auf Einschränkungen stoßen.
Mit freundlichen Grüßen
