AWS は RLHF の要件にどのように役立ちますか?
Amazon SageMaker Ground Truth には、人間のフィードバックを ML ライフサイクル全体に組み込んで、モデルの精度と関連性を向上させるための、最も包括的なヒューマンインザループ機能が備わっています。データ生成や注釈付けから、報酬モデルの生成、モデルのレビュー、セルフサービスまたは AWS マネージドサービスを通じたカスタマイズまで、さまざまなヒューマンインザループタスクを完了できます。
SageMaker グラウンドトゥルースには、RLHF 機能用のデータアノテーターが含まれています。RL 結果に対する応答に対してランク付け、分類、またはその両方を行うことで、モデルが生成した出力に直接フィードバックやガイダンスを与えることができます。比較データやランキングデータと呼ばれるデータは、実質的には報酬モデルまたは報酬関数であり、モデルのトレーニングに使用されます。比較データやランキングデータを使用して、既存のモデルをユースケースに合わせてカスタマイズしたり、ゼロから構築したモデルを微調整したりできます。
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