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基于人类反馈的强化学习(RLHF，Reinforcement Learning from Human Feedback)，结合 强化学习(RL) 和 人类反馈 来优化模型的性能。这种方法主要包括：

1. 多种策略产生样本并收集人类反馈：使用不同的策略来生成文本样本，然后，由人类评估这些样本的质量，以收集反馈数据。
2. 训练奖励模型：基于收集到的人类反馈，训练奖励模型(Reward Model, RM)，该模型的目标是评估模型输出的文本质量。
3. 训练强化学习策略，微调语言模型：在这一步中，将初始语言模型的微调任务建模为强化学习问题，定义策略(Policy)、动作空间(Action Space)和奖励函数(Reward Function)。然后，使用近端策略优化(Proximal Policy Optimization，PPO)等算法来更新模型的参数，优化奖励函数。

通过这种方法，模型能够学习人类的偏好，并且，生成更符合