В разгар популярности ChatGPT генеральный директор DeepMind Демис Хассабис дал интервью журналу Time, в котором упомянул о намерениях компании запустить в этом году аналогичную модель. В основе предполагаемого конкурента ChatGPT лежит Sparrow  —  модель, представленная в исследовательской работе DeepMind, опубликованной в конце 2022 года.

Первоначальная цель исследования Sparrow заключалась в создании более безопасных разговорных агентов. Теперь Sparrow, похоже, позиционируется как альтернатива ChatGPT от DeepMind.

Создано с помощью Midjourney

Большие языковые модели (LLM) добились успеха в таких задачах, как ответы на вопросы, обобщение и диалог. Однако диалоговые агенты, работающие на основе LLM, иногда могут выдавать неточную и вымышленную информацию, использовать дискриминационные формулировки и поощрять небезопасное поведение.

Чтобы решить эту проблему, DeepMind разрабатывает новые методы обучения диалоговых агентов с использованием обучения с подкреплением на основе обратной связи с человеком. Последней разработкой в этой области является Sparrow  —  диалоговый агент, снижающий риски небезопасных и неуместных ответов. Sparrow предназначен для общения с пользователем, ответов на вопросы и поиска информации в интернете с помощью Google для обоснования своих ответов.

Sparrow использует обучение с подкреплением на основе отзывов людей для обучения модели тому, насколько полезен тот или иной ответ. Участникам показывают несколько типовых ответов на один и тот же вопрос и спрашивают, какой ответ им больше нравится. Эти данные используются для того, чтобы Sparrow мог вести более удачные диалоги.

Telegram-канал по теме
NOP::Nuances of ProgrammingСтатьи и переводы для разработчиков — каждый день
Подписаться

Чтобы поведение модели было безопасным, команда DeepMind определила набор правил для Sparrow, таких как “не делать угрожающих заявлений” и “не делать ненавистнических и оскорбительных комментариев”. Команда также обучает отдельную “правильную модель”, которая бы указывала на нарушение Sparrow каких-либо правил. Для этого участникам предлагают попытаться обмануть Sparrow и заставить модель нарушить правила во время взаимодействия с ней.

Изображение от DeepMind

Одна из ключевых возможностей Sparrow  —  способность собирать доказательства при выработке ответа. На заданный вопрос Sparrow выбирает четыре ответа без доказательств и запускает два поисковых запроса в Google, которые выдают два потенциальных результата поиска.

Эти результаты условно дискретизируются для каждого результата поиска и оцениваются с помощью моделей “Вознаграждение за следование предпочтению” и “Вознаграждение за следование правилу”. Затем пользователю показывается результат, получивший наивысшую оценку.

Изображение от DeepMind

Диалоговый агент Sparrow показал многообещающие результаты с точки зрения корректности и соблюдения правил. Участники сочли ответы Sparrow правдоподобными и подкрепленными доказательствами в 78% случаев. Однако есть еще возможности для улучшения, поскольку участники смогли обмануть Sparrow и заставить его нарушить правила в 8% случаев.

Хотя Sparrow является значительным шагом вперед в обучении безопасных и полезных диалоговых агентов, необходимы дополнительные исследования для разработки более полного набора правил и обеспечения схожих результатов в различных языках и культурных контекстах.

Цель дальнейшей работы заключается в том, чтобы лучше оценивать поведение искусственного интеллекта и лучше согласовывать его с человеческими ценностями посредством бесед между людьми и машинами.

Читайте также:


Перевод статьи Jesus Rodriguez: Inside Sparrow: The Foundation of DeepMind’s ChatGPT Alternative

Мы в Telegram — подписывайтесь
NOP::Nuances of ProgrammingСтатьи и переводы для разработчиков — каждый день
Подписаться
NOP::HumorИТ-юмор и мемы о боли разработчиков
Подписаться
NOP::Recruiter RemoteУдалённые ИТ-вакансии с вилками
Подписаться
Предыдущая статьяУтилиты, которые повышают эффективность приложения React на Typescript
Следующая статьяКак развернуть приложение на Vercel