انسانی فیڈ بیک سیکھنے میں AI رویے کو بہتر بنانے کے لیے حقیقی وقت کے انسانی فیصلوں کو شامل کیا جاتا ہے، جبکہ خالص ڈیٹا کی نگرانی میں سیکھنے کے ماڈلز کو خصوصی طور پر لیبل والے ڈیٹا سیٹس پر تربیت کے عمل کے دوران جاری انسانی مداخلت کے بغیر تربیت دیتا ہے۔
AI ٹریننگ اپروچ جو انسانی تشخیص کاروں کی رہنمائی، درست کرنے اور ماڈل آؤٹ پٹ کو بار بار بہتر بنانے کے لیے مربوط کرتا ہے۔
روایتی مشین لرننگ جہاں ماڈلز لائیو انسانی رہنمائی کے بغیر مکمل طور پر پہلے سے لیبل لگے ڈیٹاسیٹس سے پیٹرن سیکھتے ہیں۔
| خصوصیت | انسانی تاثرات سیکھنا | خالص ڈیٹا زیر نگرانی سیکھنا |
|---|---|---|
| پرائمری ٹریننگ سگنل | انسانی ترجیحات کی درجہ بندی اور واضح اصلاحات | ان پٹ مثالوں کے لیے مقرر کردہ لیبلز |
| انسانی شمولیت | ٹریننگ سائیکل کے دوران مسلسل یا متواتر فیڈ بیک | ابتدائی ڈیٹا سیٹ کی تخلیق تک محدود |
| توسیع پذیری | انسانی شرح کے اخراجات اور ہم آہنگی کی وجہ سے مہنگا ہے۔ | ڈیٹاسیٹ بننے کے بعد مزید توسیع پذیر، لیکن لیبل لگانا مہنگا رہتا ہے۔ |
| انسانی اقدار کے ساتھ ہم آہنگی۔ | فیڈ بیک میکانزم کے ذریعے واضح طور پر بہتر بنایا گیا۔ | واضح طور پر لیبل کے معیار اور ڈیٹاسیٹ ڈیزائن پر منحصر ہے۔ |
| غلطی کی اصلاح | متحرک — انسان ابھرتے ہوئے ناکامی کے طریقوں کو جھنڈا اور ٹھیک کر سکتے ہیں۔ | جامد — خرابیاں برقرار رہتی ہیں جب تک کہ ڈیٹا سیٹ کو دوبارہ لیبل نہ کیا جائے۔ |
| عام استعمال کے معاملات | مکالماتی AI، مواد میں اعتدال، پیچیدہ استدلال کے کام | تصویر کی درجہ بندی، تقریر کی شناخت، ساختی پیشن گوئی |
| تربیتی استحکام | ریوارڈ ہیکنگ اور ریوارڈ ماڈل کی حدود کی وجہ سے زیادہ پیچیدہ | قائم کردہ اصلاحی معمولات کے ساتھ عام طور پر زیادہ مستحکم |
خالص ڈیٹا کی زیر نگرانی سیکھنے کا کام ایک سیدھے اصول پر ہوتا ہے: ماڈل ان پٹ آؤٹ پٹ جوڑوں کو فیڈ کریں اور پیشین گوئی کی غلطی کو کم سے کم کریں۔ سیکھنے کا پورا سگنل پہلے سے موجود لیبلز سے حاصل ہوتا ہے۔ اس کے برعکس انسانی فیڈ بیک سیکھنا ایک درمیانی مرحلہ متعارف کرواتا ہے جہاں انسانی جائزہ لینے والے ایک انعامی فنکشن کی شکل دیتے ہیں جو پھر ماڈل کی رہنمائی کرتا ہے۔ اس اضافی پرت کا مطلب ہے کہ ماڈل صرف لیبلز کی پیشین گوئی نہیں کر رہا ہے — یہ سیکھ رہا ہے کہ انسان اصل میں کیا ترجیح دیتے ہیں، جو ان باریکیوں کو حاصل کر سکتا ہے جو سخت لیبلز کو مکمل طور پر کھو دیتے ہیں۔
ایک زیر نگرانی لرننگ ڈیٹاسیٹ بنانے کے لیے بڑے پیمانے پر ابتدائی سرمایہ کاری کی ضرورت ہوتی ہے۔ اسکیل اے آئی اور ایپن جیسی کمپنیاں ہزاروں تشریح کاروں کو ملازمت دیتی ہیں، پھر بھی ایک بار لیبل لگانے کے بعد، ڈیٹا غیر معینہ مدت تک کام کرتا ہے۔ انسانی فیڈ بیک سیکھنے سے لاگت کو جاری آپریشنز میں تبدیل کر دیا جاتا ہے، جس میں انتھروپک کے آئینی AI اور OpenAI کی صف بندی کی کوششیں مہینوں یا سالوں کے لیے انسانی ریٹرز کی ٹیموں کو ملازمت دیتی ہیں۔ کچھ اندازوں کے مطابق RLHF کی لاگت کو ایک بڑے زبان کے ماڈل کے لیے دسیوں ملین ڈالرز میں رکھا گیا ہے۔
زیر نگرانی ماڈلز اپنے تربیتی ڈیٹا میں نمونوں کو ایمانداری کے ساتھ دوبارہ پیش کرتے ہیں، بشمول زہریلی زبان، دقیانوسی تصورات، اور اگر موجود ہوں تو حقائق پر مبنی غلطیاں۔ انسانی تاثرات سیکھنے سے براہ راست تربیت دینے والوں کو ناپسندیدہ نتائج پر جرمانہ عائد کرنے کی اجازت دی جاتی ہے۔ ڈیپ مائنڈ اور اسٹینفورڈ کی تحقیق سے پتہ چلتا ہے کہ RLHF مددگار اور بے ضرریت کی پیمائش کو نمایاں طور پر بہتر بناتا ہے۔ تاہم، یہ نقطہ نظر فول پروف نہیں ہے۔
تربیتی ڈیٹا سے مختلف ماحول میں تعینات ہونے پر زیر نگرانی سیکھنے میں اکثر تقسیم کی تبدیلی کے ساتھ جدوجہد ہوتی ہے۔ انسانی تاثرات اصلاحی اشارے فراہم کر سکتے ہیں جو عمومیت کو بہتر بناتے ہیں، خاص طور پر ایسے کاموں کے لیے جہاں درست جوابات کو معروضی طور پر بیان کرنا مشکل ہو۔ دوسری طرف، غیر ماہر ریٹرز کے تاثرات بعض اوقات نئے تعصبات یا حد سے زیادہ آسانیاں متعارف کرواتے ہیں۔ 2023 کے مقالے 'پریکٹس میں سیدھ کا مسئلہ' میں ایسے کیسز کی دستاویز کی گئی ہے جہاں انسانی منظوری کے لیے موزوں ماڈلز ضرورت سے زیادہ سفاکانہ ہو گئے، صارف کے احاطے سے اتفاق کرتے ہوئے یہاں تک کہ حقیقت میں غلط بھی۔
زیادہ تر پیداواری نظام دراصل دونوں طریقوں کو یکجا کرتے ہیں۔ انجینئرز عام طور پر کیوریٹڈ ڈیٹا سیٹس پر زیر نگرانی فائن ٹیوننگ کے ساتھ شروع کرتے ہیں، پھر اصلاح کے لیے انسانی تاثرات کا اطلاق کرتے ہیں۔ یہ ہائبرڈ حکمت عملی انسانی رہنمائی کے صف بندی کے فوائد کے ساتھ خالص ڈیٹا طریقوں کی کارکردگی کو متوازن کرتی ہے۔ مثال کے طور پر، گوگل کے بارڈ نے مبینہ طور پر اس دو مراحل کا طریقہ استعمال کیا، جیسا کہ ChatGPT کی ریلیز سے پہلے اصل InstructGPT نے کیا تھا۔
انسانی فیڈ بیک سیکھنے سے بڑے تربیتی ڈیٹاسیٹس کی ضرورت ختم ہوجاتی ہے۔
RLHF اور متعلقہ طریقوں کو اب بھی کافی بنیادی ماڈلز کی ضرورت ہوتی ہے جو عام طور پر بڑے پیمانے پر زیر نگرانی ڈیٹا سیٹس کے ساتھ تربیت یافتہ ہوتے ہیں۔ انسانی تاثرات کا جزو رویے کو بہتر بناتا ہے لیکن ڈیٹا کے بنیادی تقاضوں کی جگہ نہیں لیتا۔ یہاں تک کہ InstructGPT کا آغاز GPT-3 کے ساتھ ہوا، جسے سیکڑوں بلین ٹوکنز پر تربیت دی گئی تھی۔
زیر نگرانی سیکھنا اب متروک ہے کہ انسانی رائے کے طریقے موجود ہیں۔
نگران تعلیم فنانس سے لے کر صحت کی دیکھ بھال تک تمام صنعتوں میں عملی AI کا کام کا مرکز بنی ہوئی ہے۔ زیادہ تر انسانی فیڈ بیک سسٹم دراصل زیر نگرانی بنیادوں پر استوار ہوتے ہیں، اور بہت سی ایپلی کیشنز کو فیڈ بیک لوپس کی اضافی پیچیدگی کی ضرورت نہیں ہوتی اور نہ ہی اس سے فائدہ ہوتا ہے۔
انسانی رائے ہمیشہ زیادہ درست حقائق پر مبنی نتائج پیدا کرتی ہے۔
فیڈ بیک کی اصلاح انسانی منظوری کو نشانہ بناتی ہے، جو کہ حقائق کی درستگی کے ساتھ نامکمل تعلق رکھتی ہے۔ ماڈلز اعتماد کے ساتھ جھوٹ بیان کرنا سیکھ سکتے ہیں اگر اس سے رائے دہندگان کو مطمئن ہوتا ہے، یا نامنظور سے بچنے کے لیے ضرورت سے زیادہ ہیج کرنا۔ حقائق کی درستگی کے لیے عام ترجیحی سیکھنے کے علاوہ مخصوص مداخلتوں کی ضرورت ہوتی ہے۔
RLHF انسانی فیڈ بیک سیکھنے کی واحد شکل ہے۔
جب کہ RLHF نے اہمیت حاصل کی، انسانی مظاہروں پر نگران فائن ٹیوننگ (SFT)، براہ راست ترجیحی اصلاح (DPO)، اور آئینی AI جیسے متبادلات انسانی رہنمائی کو مختلف طریقے سے شامل کرتے ہیں۔ محققین ایسے طریقے تیار کرتے رہتے ہیں جو سیدھ کے فوائد کو محفوظ رکھتے ہوئے مہنگے انسانی ریٹرز پر انحصار کم کرتے ہیں۔
خالص زیر نگرانی سیکھنے سے محفوظ یا کارآمد AI نظام تیار نہیں ہو سکتا۔
بہت سے انتہائی قابل اعتماد AI نظام مکمل طور پر نگرانی کے طریقوں کے ذریعے محتاط ڈیٹا سیٹ کیوریشن کے ساتھ کام کرتے ہیں۔ طبی تشخیصی ٹولز، صنعتی کوالٹی کنٹرول سسٹمز، اور اسپیچ ریکگنیشن انجن اکثر سخت ڈیٹا پریکٹسز اور توثیق پروٹوکولز کے ذریعے RLHF کا استعمال کیے بغیر بہترین حفاظتی ریکارڈ حاصل کرتے ہیں۔
انسانی فیڈ بیک سیکھنے کا انتخاب کریں جب انسانی ترجیحات، حفاظت، اور باریک رویے کے ساتھ ہم آہنگی سب سے زیادہ اہم ہو — خاص طور پر تخلیقی AI اور بات چیت کے نظام کے لیے۔ جب کاموں کے واضح درست جواب ہوں، وافر لیبل والا ڈیٹا موجود ہو، اور لاگت کی کارکردگی سب سے اہم ہو۔ سب سے زیادہ کامیاب جدید ایپلی کیشنز دونوں طریقوں کو حکمت عملی سے ملا دیتے ہیں۔
Agentic AI نظام منصوبہ بندی کر سکتے ہیں، ملٹی سٹیپ کاموں کو انجام دے سکتے ہیں، اور خود مختار طور پر بیرونی ٹولز کے ساتھ تعامل کر سکتے ہیں، جبکہ روایتی LLM چیٹ بوٹس بنیادی طور پر ایک ہی بات چیت کے موڑ کے اندر متن کے جوابات پیدا کرتے ہیں۔ اہم فرق ایجنسی میں ہے: ایجنٹی نظام اہداف پر عمل کرتے ہیں، جبکہ چیٹ بوٹس اشارے پر ردعمل ظاہر کرتے ہیں۔
AI سلوپ سے مراد کم کوشش، بڑے پیمانے پر تیار کردہ AI مواد ہے جسے تھوڑی سی نگرانی کے ساتھ بنایا گیا ہے، جبکہ انسانی رہنمائی والا AI کام مصنوعی ذہانت کو محتاط ترمیم، سمت اور تخلیقی فیصلے کے ساتھ جوڑتا ہے۔ فرق عام طور پر معیار، اصلیت، افادیت، اور آیا ایک حقیقی شخص فعال طور پر حتمی نتیجہ کو تشکیل دیتا ہے۔
AI ایجنٹ کی خود مختاری سافٹ ویئر سسٹمز کو اہداف کے لیے آزادانہ طور پر منصوبہ بندی کرنے اور عمل کرنے دیتی ہے، جب کہ انسانی رہنمائی سے چلنے والی ترقی لوگوں کو ہر قدم کی رہنمائی کرنے میں مدد دیتی ہے۔ دونوں نقطہ نظر اس بات کی تشکیل کرتے ہیں کہ AI پروڈکٹس کیسے بنتے ہیں، اور ان کے درمیان انتخاب حقیقی دنیا کی تعیناتیوں میں وشوسنییتا، تخلیقی صلاحیتوں اور کنٹرول کو متاثر کرتا ہے۔
AI ایجنٹوں میں خود کی عکاسی تکراری استدلال، غلطی کی اصلاح، اور انکولی رویے کو قابل بناتی ہے، جب کہ جامد آؤٹ پٹ جنریشن بغیر اندرونی جائزے کے مقررہ ردعمل پیدا کرتی ہے۔ عکاس نقطہ نظر پیچیدہ کاموں میں زیادہ درستگی اور سیاق و سباق سے متعلق آگاہی کے لیے رفتار اور کمپیوٹیشنل لاگت کی تجارت کرتا ہے۔
AI ایجنٹس خود مختار، ہدف سے چلنے والے نظام ہیں جو پورے ٹولز میں کاموں کی منصوبہ بندی، استدلال، اور ان کو انجام دے سکتے ہیں، جبکہ روایتی ویب ایپلیکیشنز مقررہ صارف کے ذریعے چلنے والے ورک فلو کی پیروی کرتی ہیں۔ موازنہ جامد انٹرفیس سے انکولی، سیاق و سباق سے آگاہی والے نظاموں کی طرف تبدیلی کو نمایاں کرتا ہے جو صارفین کی مدد کر سکتے ہیں، فیصلوں کو خودکار کر سکتے ہیں، اور متعدد سروسز میں متحرک طور پر تعامل کر سکتے ہیں۔
