Ứng dụng RLHF trong đào tạo chatbot AI

Hãy tưởng tượng chatbot AI như những học viên đang cố gắng làm chủ nghệ thuật giao tiếp phức tạp của con người. Các phương pháp huấn luyện truyền thống giống như việc bắt chúng học thuộc lòng sách vở – có thể cung cấp kiến thức cơ bản, nhưng lại thiếu đi sự linh hoạt và khả năng ứng biến tinh tế trong các tình huống thực tế. Đó là lý do vì sao nhiều chatbot vẫn còn ‘ngô nghê’, phản hồi cứng nhắc và đôi khi gây khó chịu. Giờ đây, hãy hình dung một phương pháp huấn luyện mới, nơi con người đóng vai trò như những người hướng dẫn trực tiếp, liên tục ‘chỉnh sửa’ và ‘khen thưởng’ để chatbot học hỏi nhanh hơn, hiệu quả hơn. Đó chính là bản chất của Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) – một kỹ thuật đột phá đang cách mạng hóa cách chúng ta đào tạo AI, hứa hẹn ‘thổi hồn’ vào những dòng code, tạo ra những chatbot không chỉ thông minh về mặt kiến thức mà còn thực sự đồng cảm và tự nhiên trong giao tiếp. Hãy cùng nhau tìm hiểu trong bài viết này nhé!

“Giải mã” RLHF – Quy trình đào tạo độc đáo

Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) là một kỹ thuật huấn luyện mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) bằng cách kết hợp học tăng cường với phản hồi từ con người. Quy trình này được thiết kế để tận dụng trí tuệ và sự tinh tế của con người​, bao gồm 3 bước chính:

Bước 1: Huấn luyện ban đầu bằng học có giám sát (Supervised Fine-Tuning – SFT)

Giống như việc một học viên cần có kiến thức nền tảng trước khi thực hành, chatbot AI cũng bắt đầu với giai đoạn SFT. Trong giai đoạn này, một lượng lớn dữ liệu sẽ được đưa vào – thường là các cặp câu hỏi và câu trả lời mẫu được soạn thảo cẩn thận bởi con người – với mục tiêu trang bị cho chatbot vốn từ vựng, cấu trúc ngữ pháp và khả năng tạo ra các câu trả lời mạch lạc, đúng chủ đề.

Trong giai đoạn này, chatbot học được cách thể hiện trông giống một câu trả lời tốt, nhưng chưa thực sự hiểu được bản chất của sự “tốt” đó trong mắt người dùng. Nó có thể trả lời đúng sự thật, nhưng lại thiếu đi sự tự nhiên, ngữ điệu phù hợp, hoặc khả năng xử lý những tình huống nằm ngoài kịch bản đào tạo.

Bước 2: Xây dựng “mô hình phần thưởng” (Reward Model – RM)

Thay vì chỉ cung cấp câu trả lời mẫu, con người giờ đây sẽ đánh giá và xếp hạng chất lượng của nhiều câu trả lời khác nhau do chính chatbot (từ bước 1) tạo ra cho cùng một câu hỏi. Ví dụ, với câu hỏi “Thời tiết hôm nay thế nào?”, chatbot có thể đưa ra vài câu trả lời:

• “Nhiệt độ 25°C, độ ẩm 70%.” (Khô khan)
• “Hôm nay trời khá đẹp, khoảng 25°C, bạn có thể ra ngoài đó!” (Thân thiện hơn)
• “Dữ liệu thời tiết không có sẵn.” (Không hữu ích)
• “Sao bạn không tự xem?” (Thô lỗ)

Con người sẽ xếp hạng các câu trả lời này theo thứ tự ưu tiên (ví dụ: 2 > 1 > 3 > 4). Những đánh giá này sẽ được sử dụng để huấn luyện một mô hình riêng biệt, gọi là Mô hình Phần thưởng (Reward Model – RM). Mô hình này được coi như “kim chỉ nam” của quy trình đào tạo, giúp chatbot tự đánh giá xem một câu trả lời có khả năng được con người yêu thích hay không. Nó học được các sắc thái tinh tế: đâu là lịch sự, đâu là hữu ích, đâu là an toàn, đâu là phù hợp với ngữ cảnh, dựa trên vô số ví dụ được “chấm điểm” bởi con người.

>> Có thể bạn quan tâm: Các tiêu chí đánh giá chất lượng chatbot AI

Bước 3: Luyện tập và tinh chỉnh liên tục bằng học tăng cường (Reinforcement Learning – RL)

Sử dụng các thuật toán Học tăng cường (như Proximal Policy Optimization – PPO), chatbot sẽ tự động tạo ra các câu trả lời mới. Mỗi câu trả lời này sẽ được “chấm điểm” bởi Mô hình Phần thưởng (RM). Những câu trả lời được RM “thích” (dự đoán sẽ được con người đánh giá cao) sẽ nhận được “điểm thưởng”, khuyến khích chatbot tạo ra những phản hồi tương tự trong tương lai. Ngược lại, những câu trả lời bị RM “chê” sẽ bị “phạt”, giúp chatbot học cách tránh chúng đi.

Ưu điểm cốt lõi của RLHF chính là việc đưa “linh hồn” con người vào quá trình đào tạo máy móc. Nó giúp chatbot vượt qua giới hạn của việc chỉ lặp lại dữ liệu được dạy, mà thực sự học cách giao tiếp hiệu quả, an toàn và mang lại trải nghiệm tích cực.

>> Xem thêm: 7 lỗi phổ biến trong chatbot AI và cách khắc phục

Vai trò của RLHF trong cải thiện chatbot AI

RLHF đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao chất lượng của chatbot AI:​

• Thấu hiểu ngữ cảnh sâu sắc hơn: RLHF giúp chatbot nắm bắt ngữ cảnh cuộc trò chuyện tốt hơn bằng việc nhớ các chi tiết trước đó, hiểu được ý định thực sự đằng sau câu hỏi (ngay cả khi diễn đạt chưa rõ ràng), và điều chỉnh phản hồi cho phù hợp. Điều này khiến cuộc trò chuyện trở nên liền mạch, tự nhiên hơn, thay vì chỉ cung cấp những câu trả lời rời rạc.
• Giảm thiểu phản hồi sai lệch hoặc vô nghĩa: Một trong những vấn đề lớn nhất của chatbot truyền thống là xu hướng “sáng tạo” ra những câu trả lời sai lệch, không liên quan, hoặc đơn giản là vô nghĩa. Thông qua Mô hình Phần thưởng (RM), chatbot sẽ luôn được nhắc nhở tuân theo những giới hạn, nó học cách nhận biết và tránh xa các chủ đề nhạy cảm không cần thiết, các thông tin bịa đặt, hoặc những câu trả lời có thể gây hiểu lầm, khó chịu cho người dùng.
• Tăng cường tính an toàn và đạo đức:  Bằng cách học từ những đánh giá của con người về tính an toàn và phù hợp, chatbot được “huấn luyện” để nhận diện và từ chối các yêu cầu tạo ra nội dung có hại, phân biệt đối xử, hoặc vi phạm pháp luật.
• Khả năng học hỏi liên tục: RLHF sẽ tạo ra một vòng lặp cải tiến liên tục cho chatbot. Khi chatbot tương tác với người dùng trong thế giới thực, doanh nghiệp có thể tiếp tục thu thập phản hồi mới. Những phản hồi này lại được dùng để cập nhật Mô hình Phần thưởng, và sau đó tinh chỉnh lại chatbot, giúp chatbot luôn cập nhật, thích ứng với ngôn ngữ mới, xu hướng mới và nhu cầu ngày càng đa dạng của người dùng.

>> Có thể bạn quan tâm: Đánh giá chatbot AI: Phương pháp truyền thống hay hiện đại?

Ví dụ từ OpenAI và Google Bard trong việc ứng dụng RLHF

OpenAI với ChatGPT

Trước khi RLHF được áp dụng rộng rãi, các phiên bản tiền nhiệm của ChatGPT (như GPT-3) dù rất mạnh mẽ về kiến thức nhưng đôi khi vẫn đưa ra những phản hồi khô khan, thiếu an toàn hoặc không thực sự hữu ích trong đối thoại. OpenAI đã đầu tư mạnh mẽ vào việc thu thập phản hồi từ hàng triệu người dùng, xây dựng các Mô hình Phần thưởng tinh vi và sử dụng RLHF để tinh chỉnh. Kết quả là ChatGPT trở thành một hiện tượng toàn cầu, không chỉ vì khả năng tạo văn bản đáng kinh ngạc mà còn vì sự tự nhiên, linh hoạt và an toàn hơn hẳn trong giao tiếp.

Google với Bard (Gemini)

Bard (hiện nay là Gemini), dựa trên tiền thân mô hình ngôn ngữ lớn LaMDA, cũng được hưởng lợi rất nhiều từ RLHF. Google đã triển khai các quy trình tương tự: thu thập đánh giá đa dạng từ người dùng thử nghiệm về tính hữu ích, trung thực và an toàn của các câu trả lời. Những phản hồi này không chỉ giúp “gọt giũa” cách Bard diễn đạt mà còn đặc biệt quan trọng trong việc đảm bảo Bard trở thành một nguồn thông tin đáng tin cậy và tránh xa các cạm bẫy thông tin sai lệch hay định kiến. RLHF giúp Bard học cách cân bằng giữa việc cung cấp thông tin toàn diện và việc duy trì sự an toàn, phù hợp với các nguyên tắc AI mà Google đề ra.

RLHF – chìa khóa mang lại trải nghiệm chatbot vượt trội

Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) đã nổi lên như một cuộc cách mạng, một “phương pháp sư phạm” đột phá bằng cách đặt con người vào vị trí trung tâm – vai trò “thầy dạy”. Bằng cách kết hợp sức mạnh của học tăng cường với sự khôn ngoan và đánh giá tinh tế từ phản hồi của con người, RLHF giúp chatbot vượt qua giới hạn của máy móc. Chúng học cách hiểu sâu sắc hơn về ngữ cảnh, giảm thiểu những câu trả lời lạc đề hay không phù hợp, nâng cao tính an toàn và đạo đức, và quan trọng nhất là tạo ra những cuộc đối thoại tự nhiên, hữu ích, mang lại trải nghiệm vượt trội cho người dùng. Đây không chỉ là việc cải thiện công nghệ, mà là việc xây dựng cầu nối thực sự giữa trí tuệ nhân tạo và con người.

Tuy nhiên, việc triển khai RLHF hiệu quả đòi hỏi không chỉ công nghệ mà còn cả quy trình thu thập, xử lý phản hồi và chuyên môn sâu về AI. Tại BPO.MP, chúng tôi hiểu rõ những thách thức và cơ hội mà RLHF mang lại. Với đội ngũ chuyên gia giàu kinh nghiệm trong lĩnh vực đánh giá và tối ưu hóa chatbot AI, cùng các quy trình thu thập và phân tích phản hồi hiệu quả, chúng tôi sẵn sàng đồng hành cùng doanh nghiệp bạn trên hành trình “huấn luyện” những trợ lý ảo thông minh hơn. Chúng tôi cung cấp các dịch vụ chuyên biệt giúp bạn xây dựng Mô hình Phần thưởng chính xác, triển khai các vòng lặp Học tăng cường hiệu quả, và liên tục cải tiến chatbot dựa trên dữ liệu thực tế, đảm bảo khoản đầu tư vào AI của bạn mang lại giá trị tối đa.

Hãy để chúng tôi giúp bạn khai thác toàn bộ tiềm năng của RLHF, biến chatbot của bạn từ một công cụ đơn thuần thành một đối tác giao tiếp đắc lực, góp phần nâng cao sự hài lòng của khách hàng và thúc đẩy thành công kinh doanh.