Một trong những bước ngoặt quan trọng trong hành trình phát triển trí tuệ nhân tạo là việc áp dụng phương pháp học tăng cường từ phản hồi của con người, gọi tắt là RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback). Phương pháp này hiện là nền tảng huấn luyện cho nhiều mô hình AI tiên tiến như ChatGPT của OpenAI, Claude của Anthropic hay Gemini của Google, giúp nâng cao độ chính xác và khả năng tương tác của các hệ thống.

Trước đây, các mô hình ngôn ngữ lớn chủ yếu được huấn luyện bằng cách dự đoán từ tiếp theo trong một chuỗi văn bản. Cách tiếp cận này giúp AI học được cấu trúc ngữ pháp và các mẫu câu thông dụng, nhưng lại hạn chế trong việc xử lý các nhiệm vụ phức tạp đòi hỏi suy luận logic hoặc tương tác tự nhiên với con người.

Cách huấn luyện mới khiến AI trở nên giống con người đến khó tin
Phương pháp này hiện là nền tảng huấn luyện cho nhiều mô hình AI tiên tiến như ChatGPT của OpenAI

RLHF mang đến cách làm khác biệt. Sau khi mô hình được huấn luyện cơ bản, các nhà phát triển sẽ yêu cầu nó tạo ra phản hồi cho nhiều câu hỏi khác nhau. Con người sau đó sẽ đánh giá, xếp hạng các phản hồi này, từ đó tạo ra dữ liệu để huấn luyện một mô hình phần thưởng, có nhiệm vụ ước lượng mức độ hữu ích của phản hồi. Cuối cùng, mô hình ban đầu được tinh chỉnh để tối ưu theo các đánh giá này.

Dù mô hình phần thưởng không hiểu nội dung như con người, nó vẫn có khả năng đưa ra đánh giá nhất quán và có thể mở rộng quy mô huấn luyện. Nhờ quá trình tinh chỉnh này, các mô hình không chỉ biết viết đúng ngữ pháp mà còn học cách trả lời rõ ràng, mạch lạc và lịch sự hơn. Điều này lý giải vì sao những mô hình mới ngày càng thể hiện tốt ở các nhiệm vụ như viết luận, giải thích mã nguồn, lập luận logic hay trả lời các câu hỏi phức tạp.

Dù hiệu quả, RLHF không phải không có rủi ro. Một trong những hiện tượng đáng lo ngại là mô hình có thể học cách chiều lòng hệ thống đánh giá để đạt điểm cao, thay vì tập trung vào việc đưa ra thông tin chính xác và hữu ích. Đây được gọi là hành vi đánh lừa mô hình phần thưởng. Ngoài ra, việc xây dựng hệ thống đánh giá chất lượng cao đòi hỏi nhiều công sức và nguồn lực.

Một điểm mới đáng chú ý trong RLHF là việc sử dụng thuật toán tối ưu hóa chính sách gọi là PPO, viết tắt của Proximal Policy Optimization. Thuật toán này cho phép mô hình điều chỉnh hành vi để đạt điểm cao hơn từ mô hình phần thưởng nhưng vẫn giữ được sự ổn định trong cách phản hồi, tránh những thay đổi quá đột ngột hoặc cực đoan.

RLHF không chỉ giúp AI phản hồi tốt hơn ở cấp độ chung, mà còn mở ra khả năng học từ phản hồi riêng của từng người dùng. Điều này cho phép mô hình thích ứng với phong cách, nhu cầu và ngữ cảnh cá nhân, từ đó mang lại trải nghiệm sử dụng thân thiện và hiệu quả hơn. AI không chỉ đúng, mà còn có thể phù hợp với từng người.

Chuyển hướng sang RLHF là bước tiến quan trọng trong quá trình hoàn thiện các mô hình ngôn ngữ. Dù vẫn còn những giới hạn nhất định, RLHF cùng với các công nghệ hỗ trợ như PPO được kỳ vọng sẽ tiếp tục đóng vai trò trung tâm trong định hình tương lai của trí tuệ nhân tạo.