Integracja uczenia ze wzmocnieniem (Reinforcement Learning, RL) z dużymi modelami językowymi (Large Language Models, LLM) staje się przełomowym krokiem w zakresie doskonalenia ich wydajności w wyspecjalizowanych zadaniach, takich jak sterowanie robotami czy zaawansowane przetwarzanie języka naturalnego. Zastosowanie RL w takich przypadkach jest szczególnie istotne, ponieważ pozwala na podejmowanie decyzji w sekwencjach, co jest niezbędne w bardziej złożonych scenariuszach. W tym kontekście Offline RL, technika, która działa na statycznych zbiorach danych bez potrzeby dodatkowej interakcji, zyskała duże zainteresowanie. Mimo swojej przydatności w zastosowaniach jednofazowych, Offline RL napotyka trudności w wieloetapowych aplikacjach sekwencyjnych.
Problemy Offline RL w zastosowaniach wieloetapowych
Jednym z kluczowych wyzwań Offline RL jest to, że nie spełnia oczekiwań w dużych modelach językowych, pomimo ich ogromnego potencjału do przyswajania danych i dynamicznego dostosowywania się. Wynika to z fundamentalnej rozbieżności pomiędzy celami treningowymi modeli językowych a algorytmami RL. Modele językowe są optymalizowane do przewidywania prawdopodobieństw, natomiast algorytmy RL, takie jak Q-learning, koncentrują się na obliczaniu wartości akcji. W efekcie, próby dopasowania tych celów w procesie dostrajania prowadzą do utraty istotnych informacji, takich jak struktura języka, wizja czy sekwencja działań.
Q-SFT: Nowatorskie podejście do integracji RL z modelami językowymi
Nowe badania naukowców z Uniwersytetu Kalifornijskiego w Berkeley wprowadziły przełomowe rozwiązanie tego problemu – algorytm Q-SFT (Q-Learning for Language Models via Supervised Fine-Tuning). Technika ta pozwala na wykorzystanie potencjału RL przy jednoczesnym zachowaniu zdolności dużych modeli językowych. Kluczowym elementem jest modyfikacja tradycyjnego celu dostrajania nadzorowanego, aby zamiast przewidywać politykę zachowań, szacowało ono funkcję wartości na podstawie konserwatywnego oszacowania.
Q-SFT transformuje funkcję maksymalnego prawdopodobieństwa w funkcję entropii ważonej, gdzie wagi są uzyskiwane na podstawie równań rekurencyjnych Bellmana. Dzięki temu unika się problemów z niestabilnością regresji, zachowując jednocześnie maksymalne prawdopodobieństwo wyuczone w trakcie wcześniejszego treningu. Q-SFT przewyższa pod względem skuteczności inne podejścia RL oparte na uczeniu nadzorowanym, takie jak filtrowane klonowanie zachowań czy uczenie warunkowe na podstawie zwrotu.
Praktyczne zastosowania i wyniki testów
Q-SFT został przetestowany w szeregu zadań, które wymagały podejmowania wieloetapowych decyzji, aby ocenić skuteczność tej metody. Jednym z kluczowych benchmarków była platforma LMRL, na której algorytm testowany był w grach takich jak szachy, Wordle czy „Dwadzieścia pytań”. W każdym z tych scenariuszy Q-SFT wyprzedził zarówno klasyczne metody Promptingu, jak i inne podejścia nadzorowanego dostrajania w dużych modelach językowych.
Kolejnym testem było symulowanie modeli jako agentów w interaktywnych zadaniach internetowych, takich jak zakupy w środowisku WebShop. Również w tym przypadku Q-SFT osiągnął najlepsze wyniki. Skuteczność modeli w zakresie integracji wizji i języka została oceniona w środowisku ALFWorld – złożonym systemie tekstowo-obrazowym, w którym modele musiały wykonywać różnorodne, skomplikowane zadania. W czterech z sześciu zadań modele z Q-SFT przewyższyły konkurencję, a w pozostałych dwóch osiągnęły porównywalne wyniki.
Na koniec przeprowadzono testy w zakresie manipulacji robotycznej, gdzie Q-SFT działał na równi z najbardziej zaawansowanymi metodami w tej dziedzinie.
Podsumowanie
Q-SFT stanowi przełom w zastosowaniu algorytmów RL do dużych modeli językowych, rozwiązując problemy związane z tradycyjnym podejściem Offline RL. Dzięki zastosowaniu mechanizmów dostrajania nadzorowanego, które jednocześnie przewidują wartości Q, Q-SFT pozwala na pełne wykorzystanie możliwości modeli językowych bez utraty ich kluczowych właściwości. Wyniki badań pokazują, że Q-SFT nie tylko przewyższa inne metody oparte na RL w zadaniach językowych, ale również dorównuje najbardziej zaawansowanym technikom w dziedzinie integracji wizji i języka oraz sterowania robotami. Ta innowacja otwiera nowe możliwości w zastosowaniach zarówno w przemyśle, jak i w badaniach naukowych.