ก้าวข้ามข้อจำกัดของการจัดเรียงแบบ One-Preference-Fits-All: การปรับแต่งความพึงพอใจโดยตรงแบบหลายวัตถุประสงค์
ก้าวข้ามข้อจำกัดของการจัดเรียงแบบ One-Preference-Fits-All: การปรับแต่งความพึงพอใจโดยตรงแบบหลายวัตถุประสงค์ ในโลกของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่กำลังเติบโตอย่างรวดเร็ว การจัดเรียง AI ให้สอดคล้องกับค่านิยมของมนุษย์และการกระทำตามความชอบของมนุษย์กลายเป็นประเด็นสำคัญที่ท้าทายมากขึ้นเรื่อยๆ เทคนิคการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง (RL) แบบดั้งเดิมมักใช้รูปแบบ "one-preference-fits-all" ซึ่งสมมติว่าฟังก์ชันความพึงพอใจเดียวสามารถสรุปความซับซ้อนทั้งหมดของค่านิยมของมนุษย์ได้ อย่างไรก็ตาม วิธีการนี้ไม่ได้สะท้อนถึงธรรมชาติของมนุษย์ที่มีหลายแง่มุมอย่างแท้จริง มนุษย์เรามีค่านิยม ความเชื่อ และความชอบที่หลากหลายซึ่งขึ้นอยู่กับบริบทและมีวิวัฒนาการตลอดเวลา เพื่อแก้ไขข้อจำกัดนี้ แนวคิดของ "Multi-Objective Direct Preference Optimization" จึงได้ถือกำเนิดขึ้น แนวทางนี้รับทราบถึงความจำเป็นในการจัดเรียง AI ที่สามารถจัดการกับฟังก์ชันความพึงพอใจที่หลากหลายและอาจขัดแย้งกัน แทนที่จะบังคับให้ AI เรียนรู้ฟังก์ชันความพึงพอใจแบบคงที่เพียงฟังก์ชันเดียว Multi-Objective Direct Preference Optimizatio...