تُعد نماذج الانتشار (Diffusion Models) من الابتكارات المتقدمة في عالم الذكاء الاصطناعي، حيث أثبتت قدرتها على إنشاء محتوى عالي الجودة وقابل للتحكم في سيناريوهات متنوعة. وتبني هذه النماذج على نموذج "التدريب المسبق والتخصيص" الذي أثبت نجاحه في نماذج اللغات الضخمة (Large Language Models).

على الرغم من هذه التقدمات، لا تزال النماذج التقليدية تواجه تحديات كبيرة في مجالات التفكير المعقد، والتنقل الذاتي في مسارات التوليد، والتكيف مع الأهداف البشرية المركبة. وبفضل إنجازات التعلم المعزز من خلال التغذية المرتدة البشرية (RLHF) في نماذج اللغات، ظهر التعلم المعزز (Reinforcement Learning) كآلية حيوية لتعزيز نماذج الانتشار والتحسين المتكرر من خلال تحسين مسارات التوليد المعتمدة على المكافآت.

في هذه الورقة البحثية، تم تقديم مراجعة شاملة لأول مرة عن نماذج الانتشار المدفوعة بالتعلم المعزز، مع تحليل تجريبي لكيفية إعادة تشكيل التعلم المعزز لعملية الانتشار نحو توليد موجه نحو الخبرات والأهداف. نقوم بعرض مشهد تقني جديد يوضح أدوار التعلم المعزز المتعددة في النماذج اللغوية المتعددة الوسائط والروبوتات والنماذج العلمية.

كما نجري تجارب موسعة على معايير متعددة المهام، مع تقييم منهجي للأساليب التمثيلية لإبراز مزايا استراتيجيات ما بعد التدريب المتنوعة. وعلاوة على ذلك، نكشف عن ثلاث عقبات رئيسية تعيق حالياً الانتشار الفعلي لنماذج الانتشار المدفوعة بالتعلم المعزز: هشاشة تصميم المكافآت، توازن الاستكشاف والتوظيف في المساحات عالية الأبعاد، وعدم استقرار التدريب تحت المكافآت النادرة.

استنادًا إلى هذه الأبعاد، نوفر خارطة طريق منهجية لدمج التعلم المعزز في نماذج الانتشار، ونحدد اتجاهات البحث المستقبلية الواعدة لنظم التعلم المعزز-الانتشار القابلة للتفسير. علاوة على ذلك، قمنا بإنشاء مستودع عام لمتابعة أحدث التطورات في هذا المجال سريع التطور، والذي يمكن الوصول إليه عبر GitHub.

ما رأيكم في الدور المستقبل الذي يمكن أن تلعبه نماذج الانتشار المدفوعة بالتعلم المعزز؟ دعونا نتفاعل في التعليقات!