RLHF: This Crazy Nеw Way Humans Arе Tеaching AI

आज आप जो भी तकनीक को इस्तेमाल कर रहे हैं वह चाहे कोई AI  पर आधारित मॉडल हो,उसे  उस  काबिल बनाने के लिए जो,आपके सवालों को चुटकियों से समाधान कर सकता है उसे इस काबिल बनाने में RHLF की अहम भूमिका है  (RLHF)  मतलब लोगों से सीखे हुए,

एक  तरीका है  जिससे कंप्यूटर  तकनीक लोगों की मदद से चीजें  सीख सकते हैं, सीधे नियमों को फॉलो करें या बदलाव से इनाम पाने के बजाये। लक्ष्य है कि कंप्यूटर को लोगों की मदद से समर्थ बनाया जा सके, जो उन्हें आसान तरीके से बता सकता है।

RLHF(Reinforcement learning from human feedback) का मतलब है कि कंप्यूटर एक खास जगह पर काम करते हैं और कभी-कभी कोई व्यक्ति उनको फीडबैक देता है जैसे रेटिंग, टिप्पणियां या सुधार। फीडबैक दिखता है कि कंप्यूटर ने कितना अच्छा काम किया, लेकिन ये बिल्कुल साफ नहीं है कि क्या करना चाहिए। इस तरह के फीडबैक का इस्तमाल करके कंप्यूटर  तकनीक को सिखाया जाता है कि समय के साथ अच्छी निर्णय लेने का तरीका कैसा हो।

RLHF मुश्किल काम सीखने के लिए बहुत अच्छा होता है, जैसे कि असल दुनिया में मदद करना। ये पुराने तरीकों से सिखाने के मुकाबले में बेहतर है क्यों  की:

  • कंप्यूटर मुश्किल काम को बिना साफ तौर पर बताए भी सीख सकते हैं।
  • कंप्यूटर पर फीडबैक से भी सीख सकते हैं।
  • ये और तारिको से  तुलना करके अधिक प्रश्नांश से सिखाया जाता है।
  • लोग कंप्यूटर के साथ मिल कर उनको सिखाने में मदद कर सकते हैं।

इस लेख में, हम आरएलएचएफ(RLHF) कैसे काम करते हैं, इसका इस्तमाल कहां होता है, और भविष्य में क्या हो सकता है, हम बराबर बात करेंगे।

What is RLHF?

RLHF(Reinforcement learning from human feedback) का मतलब होता है “इंसानों के फीडबैक से सीखें सुदृढीकरण सीखना(Reinforcement Learning)।” सीधे शब्दों में, ये है कंप्यूटर लोगों के फीडबैक से कुछ सीखना। सिर्फ नियमों का पालन करने की जगह, ये समझता है कि लोग क्या सोचते हैं और क्या कहते हैं । RHLF  की मदद से  सिस्टम  के काम में बेहतर  इजाफा होता है।

आरएलएचएफ( RLHF) कहां इस्तेमाल होता है

 RHLF काई क्षेत्रों में इस्तेमल होता है:

  • खेल और प्रदर्शन: कंप्यूटर लोगों के फीडबैक से खेल खेलना सीखते हैं। इसमे शतरंज, Go, और video game शामिल हैं।
  • रोबोटिक्स: कंप्यूटर लोगों के फीडबैक से चीजें सीखने में मदद लेते हैं, जैसे कि चीजें उठाना या इधर-उधर चलना।
  • संवादी सिस्टम: कंप्यूटर लोगों से लंबा समय तक बात करने की शिक्षा लेते हैं।
  • सुझाव सिस्टम्स: कंप्यूटर सीखते हैं कि लोग किस तरह की चीजें पसंद करते हैं या नापसंद करते हैं, और फिर उसके आधार पर सुझाव देते हैं।

आरएलएचएफ इसका इस्तमाल तब होता है जब काम कंप्यूटर के लिए बहुत मुश्किल होता है। ये लोग और कंप्यूटर की मदद करके काम करने में मदद करते हैं।

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लोग कैसे मदद करते हैं कंप्यूटर को सीखने हैं

कंप्यूटर को लोगों की मदद की ज़रूरत होती है सीखने में। लोग अलग-अलग तरीकों से मदद करते हैं:

  • रेटिंग: लॉग कंप्यूटर के काम को कितनी अच्छी तरह से उसका स्कोर देते हैं।
  • प्राथमिकताएँ: लॉग जब कंप्यूटर दो अलग चीज़ करता है, तो वो बताते हैं कि कौन सी चीज़ उन्हें अधिक पसंद आई।
  • समीक्षाएँ: लोग कंप्यूटर के काम में क्या अच्छा था या क्या बुरा था, ये बताते हैं।
  • सुधार: लॉग कंप्यूटर की गलती को सुधारते हैं।
  • मार्गदर्शन: लोग जब कंप्यूटर काम कर रहा है, तो उसको सलाह देते हैं।
  • स्पष्टीकरण: कंप्यूटर लॉगऑन से पूछ सकता है कि वो क्यों कुछ किया।

लोग कभी-कभी कंप्यूटर के काम के बाद, या फिर बाद में, फीडबैक देते हैं। इसे कंप्यूटर सीखने में मदद मिलती है।

रेटिंग्स से सीखना

एक तारीख़ है जिसे कंप्यूटर सीखते हैं,  वो है रेटिंग्स से। जब कंप्यूटर काम करता है,  लॉग यूज़ स्कोर देते हैं।

स्कोर से कंप्यूटर को पता चलता है कि वो कितना अच्छा काम किया। कंप्यूटर इन स्कोर्स को इस्तेमल करके सीखने में बेहतर होता है। ये एक खेल की तरह होता है जिसमें कंप्यूटर को अच्छे स्कोर मिलने की कोशिश होती है।

लेकिन स्कोर के साथ मुश्किल होती है। कभी-कभी लोग गलत भी हो सकते हैं कोट,  सोने का धागा भी कंप्यूटर को सिखाना होता है,  गलतियों के साथ भी। 

प्राथमिकताएं से सीखना

एक और तारीख है जिसे कंप्यूटर सीखते हैं, वो है प्राथमिकताएं से। लोग जब कंप्यूटर दो अलग चीजें करते हैं, तो वो बताते हैं कि कौन सी चीज उन्हें अधिक पसंद आई।

ये कंप्यूटर को पता चलता है कि कौन सी चीज़ बेहतर है। कंप्यूटर चीज़े तुलना करके सीखने लगता है और ये समझने की कोशिश करता है कि लोगों को क्या अधिक पसंद आता है।

प्राथमिकताएं मुश्किल काम के लिए अच्छे होते हैं, लेकिन कंप्यूटर सीखने के लिए उसे अलग-अलग चीजों की कोशिश करनी होती है।

आलोचना से सीखना

कंप्यूटर आलोचना से भी सीखते हैं। लोग कंप्यूटर के काम में क्या अच्छा था या क्या बुरा था, ये बताते हैं।

ये कंप्यूटर को पता चलता है कि कौन सी चीज़ बेहतर हो सकती है। लेकिन ये मुश्किल होता है कि कंप्यूटर को समझने की जरूरत क्यों होती है और लोग क्या कह रहे हैं।

कंप्यूटर और लोग मिलकर काम करते हैं

कभी-कभी कंप्यूटर और लोग एक दूसरे से बात करते हैं सीखने के लिए। कंप्यूटर लोगों से मदद मांग सकते हैं और लोग कंप्यूटर को सिखाते हुए देख कर सलाह दे सकते हैं।

ये अच्छी बात है क्यों कि ये दोनों को एक दूसरे को बेहतर समझ में मदद मिलती है। लेकिन कंप्यूटर को ये पता होना चाहिए कि कब मदद मांगनी चाहिए, और लोगों को रुचि रखना चाहिए।

आरएलएचएफ(RLHF) में चुनौतियाँ

बिना शक आरएलएचएफ एक अच्छा तरीका है कंप्यूटर सीखने का। लेकिन इसमें कुछ मुश्किलें भी होती हैं:

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फीडबैक गलत हो सकता है: कभी-कभी लोग गलत फीडबैक भी दे सकते हैं।

काम फीडबैक मिलता है: लोग हमें फीडबैक नहीं देते हैं,  इसलिए कंप्यूटर को काम से काम फीडबैक भी सिखाना होता है।

फीडबैक और काम को जोड़ना मुश्किल हो सकता है: कंप्यूटर को पता होना चाहिए कि कौन सा फीडबैक काम के लिए है।

लोग थक जाते हैं: लोग कभी-कभी थक जाते हैं,  खासकर जब लंबा समय लगता है फीडबैक देने में।

प्रगति को मापना मुश्किल होता है: कंप्यूटर का पता लगाना मुश्किल होता है कि वो असल में सीख रहा है या नहीं।

लॉग इन करें मुश्किलों को सुलझाने पर काम कर रहे हैं ताकि आरएलएचएफ को और भी बेहतर बनाया जा सके। 

भविष्य की दिशा

लोग अभी भी आरएलएचएफ के बारे में सीख रहे हैं। भविष्य में,  कंप्यूटर:

  • लोगों की जानकारी का इस्तमाल करें: कंप्यूटर लोगों से मदद ले सकते हैं,  जो उसके विषय में अच्छे हैं।
  • लंबा समय तक सीखते रहें: कंप्यूटर लोगों से लंबा समय तक मिल कर सीख सकते हैं और बेहतर बन सकते हैं।
  • सिखाता कैसे है वो सिखा: कंप्यूटर लोगों को बेहतर समझने और उनसे सीखने का तरीका सीख सकते हैं।
  • अपने काम की व्याख्या करें: कंप्यूटर लोगों को बता सकते हैं कि वो क्यों कुछ करते हैं,  ताकि लोग समझ सकें।
  • मिलकर सीखें: कंप्यूटर एक ग्रुप में दिए गए फीडबैक से मिल कर सीख सकते हैं।

अगर ये चीज़े हो जाएँ,  तो कंप्यूटर और भी अचरजजनक काम कर सकते हैं और लोग अच्छे के साथ अच्छे काम कर सकते हैं। 

FAQ

What is RLHF in computer vision?

Computer Vision में, RLHF (Reinforcement learning from human feedback) का मतलब होता है कि कंप्यूटर को तस्वीर सिखाई जाती है।

लॉग कंप्यूटर को बता कर फीडबैक देते हैं कि क्या सही है और क्या गलत। धीरे धीरे, कंप्यूटर तसवीरों में चीजें पहचानने में सक्षम हो जाते हैं, बिल्कुल वैसे जब आप अपने दोस्त की मदद करते हैं और उनके सवालों का “हां” या “नहीं” जवाब देते हैं।

Is RLHF supervised learning?

RLHF बिल्कुल Supervised Learning से अलग है। Supervised Learning में, एक मॉडल को लेबल किए गए उदाहरणों का उपयोग करके ट्रेन किया जाता है जहां सही जवाब प्रदान किए जाते हैं। मॉडल डेटा में पैटर्न खोजकर सही जवाबों का अनुमान लगाना सीखता है।

दूसरी तरफ, RLHF, और “Rеinforcеmеnt Lеarning from Human Fееdback” का मतलब, थोड़ा अलग है। RLHF में, मॉडल बातचीत और फ़ीडबैक के माध्यम से सीखता है। ये किसी तरह से trial और error के माध्यम से सीखने जैसा है।

मॉडल एक्शन लेता है और उसको फीडबैक मिलता है कि क्या वो एक्शन अच्छे हैं या बुरे थे। वक्त के साथ, ये सिखाता है कि कैसे बेहतर एक्शन के लिए जाएं फीडबैक के आधार पर।

तो, जबकी Supervised Learning और RLHF दोनों ही उदाहरणों से सीखते हैं, RLHF ज्यादा फीडबैक से सीखते हैं और प्रयोग और गलतियों के माध्यम से समय के साथ सुधारने पर ज्यादा ध्यान देते हैं।

Conclusion

आरएलएचएफ(RLHF) एक अच्छा तरीका है कंप्यूटर सीखने का। कंप्यूटर लोगों के फीडबैक से सीखकर और बेहतर हो सकते हैं। ये रेटिंग्स,  प्राथमिकताएं और आलोचनाएं का इस्तमाल करते हैं। कुछ मुश्किलें तो हैं,  लेकिन लोग उन्हें सुलझाने में लगे हैं। भविष्य में,  कंप्यूटर और भी समर्थ हो सकते हैं और लोगों की मदद से और भी आश्रयदाता काम कर सकते हैं। 

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