در چشم انداز رقابتی هوش مصنوعی امروز، سفارشی سازی مدل های پایه برای سازمان هایی که به دنبال ایجاد ارزش متمایز هستند، ضروری شده است. از آنجایی که استفاده از مدلهای مشابه رقبا منجر به کالایی شدن میشود، تکنیکهای پس از آموزش به عنوان ابزارهای مهمی ظاهر شدهاند که به شرکتها اجازه میدهند مدلها را با نیازهای خاص خود بدون تحمیل هزینههای بازدارنده ساخت مدلها از ابتدا تطبیق دهند. در میان این تکنیک ها، تنظیم دقیق تحت نظارت (SFT) و تنظیم دقیق تقویتی (RFT) نشان دهنده دو رویکرد متمایز با نقاط قوت و کاربردهای منحصر به فرد هستند.
اقتصاد سفارشیسازی مدل به طور چشمگیری به نفع روشهای پس از آموزش تغییر کرده است، و دستاوردهای کارایی به طور فزایندهای از انطباقهای استراتژیک به جای توسعه مدلهای کاملاً جدید به دست میآیند. از آنجایی که مدلهای پایه به سرعت به تکامل خود ادامه میدهند - با پیشرفتهای چشمگیر در قابلیتهای چندوجهی و استدلال - ابزارهای دقیق برای سفارشیسازی آنها نیز تکامل خواهند یافت. این چشمانداز پویا بر اهمیت داشتن یک پلتفرم قوی برای برتری در پس از آموزش تأکید میکند و RFT را به عنوان یک رویکرد امیدوارکننده برای موارد استفاده خاص قرار میدهد.
RFT به عنوان یک تغییر پارادایم قدرتمند در بهینه سازی مدل زبان در حال ظهور است و یک جایگزین قانع کننده برای SFT سنتی ارائه می دهد. در حالی که SFT یک فرآیند آفلاین است که متکی به مجموعه داده های برچسب گذاری شده استاتیک است، RFT از یادگیری تقویتی به صورت آنلاین استفاده می کند. این به RFT اجازه می دهد تا از پاداش ها بر اساس صحت قابل تأیید خروجی های تولید شده یاد بگیرد، نه اینکه به تقلید از جفت های تکمیل سریع از پیش تعریف شده محدود شود. این امر RFT را به ویژه در سناریوهایی که دادههای برچسبگذاری شده کمیاب یا وجود ندارند، مؤثر میسازد و موارد استفاده جدیدی را باز میکند که قبلاً برای SFT نامناسب تلقی میشدند.
مزیت اصلی RFT در توانایی آن برای کشف و اصلاح استراتژی ها از طریق یادگیری مبتنی بر پاداش نهفته است، و آن را در شرایط خاص برتر می سازد. یک مطالعه اخیر توسط Predibase نشان می دهد که RFT زمانی برتر است که داده های برچسب گذاری شده محدود هستند (زیر 100 مثال)، برای کارهایی که از استدلال زنجیره ای تفکر بهره می برند، و جایی که صحت خروجی را می توان به صورت الگوریتمی تأیید کرد. در حالی که SFT برای استفاده از مجموعه داده های بزرگ و با کیفیت بالا و برای کارهای ساختاریافته ارزشمند باقی می ماند، RFT یک ابزار قدرتمند برای افزایش عملکرد مدل در محیط های محدود به داده و برای بهبود قابلیت های استدلال پیچیده ارائه می دهد که نشان دهنده پیشرفت قابل توجهی در روش های تنظیم دقیق هوش مصنوعی است.
برای درک کامل پتانسیل دگرگون کننده RFT، درک نقاط قوت و محدودیت های آن بسیار مهم است. بخش های زیر مزایا و چالش های مرتبط با این رویکرد را به تفصیل شرح خواهند داد.