في عالم الذكاء الاصطناعي، يمثل نموذج التعلم التعزيزي من التغذية الراجعة البشرية (Reinforcement Learning from Human Feedback - RLHF) تقنية ثورية تعزز من توافق نماذج اللغة الكبيرة (Large Language Models) مع تفضيلات البشر. ومع ذلك، نجد أن القيم الإنسانية متنوعة وطبيعتها متباينة، مما يجعل من الصعب على نموذج مكافآت واحد أن يتمتع بالمرونة اللازمة للتكيف مع مجالات تفضيل غير مألوفة.

تواجه الأطر الحالية، التي تعتمد على نماذج مكافآت متعددة، قيوداً مشابهة حيث تقتصر على مجموعة ثابتة من المجالات المعروفة وترفض التكيف مع أنماط بشرية جديدة دون الحاجة إلى إعادة تدريب مكلفة. هنا يأتي الابتكار الجديد: تكييف المكافآت في السياق.

يعتمد هذا الإطار المستند إلى تقنية التحويل (Transformer) على القدرة الديناميكية لنماذج الترانسفورمر لفهم تفضيلات البشر المتنوعة في الوقت الحقيقي. من خلال الاستفادة من عدد ضئيل من تجارب التفضيل، يستطيع النظام استنتاج البنية الأساسية للمكافآت، من دون الحاجة إلى تكييف متكرر أو مكلف.

تكشف دراستنا أن البنية التقليدية للترانسفورمر ليست كافية تماماً لتحقيق هذا الهدف، ولكن إدخال زمن استجابة البشر كإشارة مساعدة يُمكن النموذج من التكيف بنجاح مع تفضيلات من مجالات جديدة لم يسبق له مواجهتها. يُظهر هذا النظام كيف يمكننا الاستمرار في تحسين تمثيل المكافآت المتنوعة وتغير توزيع التفضيلات، مما يؤسس لأسلوب أكثر مرونة في توافق الذكاء الاصطناعي مع القيم الإنسانية.