RFT

Mikä on RFT – Reinforcement Fine Tuning?

RFT (Reinforcement Fine Tuning) on menetelmä, jossa kielimallin toimintaa parannetaan palkitsemalla mallia oikeista vastauksista ja ohjaamalla sitä pois virheellisistä. Kyseessä on jatkokoulutusmenetelmä, joka yhdistää perinteistä opetusta ja vahvistusoppimista (reinforcement learning).

Toisin kuin pelkkä fine tuning, jossa malli saa uusia esimerkkivastauksia, RFT perustuu siihen, että mallin tuottamat vastaukset arvioidaan – ja mallille annetaan palautetta sen mukaan, oliko vastaus hyvä vai huono.

Miten RFT toimii?

1. Perusmalli tuottaa vastauksen käyttäjän antamaan kysymykseen.

2. Vastaus arvioidaan automaattisesti – esimerkiksi vertaamalla oikeaan ratkaisuun tai käyttämällä sääntöjä.

3. Mallia palkitaan oikeasta vastauksesta ja rangaistaan virheestä.

4. Prosessia toistetaan, jolloin malli oppii ohjautumaan toivotunlaisiin vastauksiin.

Mihin RFT sopii erityisen hyvin?

RFT toimii parhaiten tehtävissä, joissa oikea vastaus on selkeästi määritettävissä – eli kun voidaan automaattisesti tietää, menikö vastaus oikein vai väärin. Esimerkiksi:

• Matematiikka: lasketut vastaukset voidaan tarkistaa yksiselitteisesti.

• Ohjelmointi: tuotettu koodi voidaan ajaa ja nähdä, toimiiko se.

• Monivalintatehtävät: oikea vaihtoehto on tiedossa.

Tällaisissa tehtävissä voidaan tehokkaasti käyttää RFT:tä, koska palautteen antaminen mallille voidaan automatisoida täysin – ilman ihmisen väliintuloa.

RFT:n edut

• Parantaa tarkkuutta ja luotettavuutta tehtävissä, joissa vastaus voidaan varmistaa

• Skaalautuu hyvin, koska arviointi voidaan tehdä koneellisesti

• Nopeuttaa oppimista, kun palautetta annetaan heti oikeellisuuden perusteella

Mitä RFT ei voi tehdä?

RFT ei sovellu hyvin tilanteisiin, joissa:

• Oikeaa vastausta ei voi yksiselitteisesti määrittää

• Laadun arviointi vaatii inhimillistä tulkintaa tai kontekstin ymmärrystä

• Vastaukset voivat olla yhtä aikaa useita eri muotoja oikein

Esimerkiksi luovissa tehtävissä, kuten tarinankerronnassa, brändiviestinnässä tai eettisissä arvioissa, RFT ei toimi yhtä tehokkaasti, koska mallin vastauksia ei voi yksinkertaisesti luokitella "oikeiksi" tai "vääriksi".