Variantes de RLHF trazem novas abordagens para aprendizado de máquina

O conceito de human-in-the-loop e a técnica de Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) têm sido essenciais para alinhar modelos de inteligência artificial (IA) com as preferências humanas. Recentemente, três novas abordagens de otimização de alinhamento estão sendo exploradas: Direct Preference Optimization (DPO), Reward-Rank Hindsight Fine-Tuning (RRHF) e Reinforcement Learning from AI Feedback (RLAIF). Cada uma delas apresenta características distintas que buscam aumentar a eficiência do processo de alinhamento.

A técnica RLHF, proposta pela OpenAI, revolucionou a forma como os modelos de IA aprendem a gerar respostas. Antes de sua implementação, os modelos eram treinados apenas com dados textuais, sem considerar o que os humanos realmente desejavam. Com o RLHF, a abordagem mudou para entender quais respostas são preferidas pelos usuários, criando um ciclo de feedback que melhora continuamente a qualidade das respostas geradas.

Novas Abordagens de Alinhamento

O DPO surge como uma alternativa simplificada ao RLHF. Pesquisadores da Universidade de Stanford e do CZ Biohub desenvolveram um método que elimina a complexidade do aprendizado por reforço, focando diretamente nas preferências humanas. Essa abordagem promete ser mais estável e fácil de ajustar, embora ainda apresente limitações.

O RRHF, por sua vez, introduz um fluxo de trabalho que prioriza a classificação de recompensas, permitindo um ajuste mais fino das respostas geradas. Essa técnica também possui suas limitações, mas oferece vantagens significativas em termos de eficiência.

Por fim, o RLAIF propõe substituir o feedback humano por inteligência artificial, levantando questões sobre a eficácia dessa abordagem em comparação ao RLHF. Essa técnica busca otimizar o alinhamento sem depender da intervenção humana direta, mas enfrenta desafios próprios.

Essas novas metodologias refletem a evolução contínua na busca por modelos de IA mais alinhados com as expectativas humanas, destacando a importância de diversificar as estratégias de treinamento.