| 人类反馈的强化学习(Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF) |
文章目录
- 一. 人类反馈的强化学习(Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF)
- 1. 概念解释
- 2. RLHF的组成部分
- 2.1. 强化学习(Reinforcement Learning, RL)
- 2.2. 状态空间(state space)
- 2.3. 动作空间(action space)
- 2.4. 奖励函数(reward functions)
- 2.5. 策略优化(policy optimization)
- 2. RLHF究竟是如何工作的呢？
- 2.1. 第一阶段：预训练模型
- 2.2. 第二阶段：对模型进行监督微调
- 2.3. 第三阶段：奖励模型训练阶段
- 3. RLHF的最终挑战
- 二. 参考文献
与Martin Keen一起探索来自人类反馈的强化学习（RLHF），这是一种优化AI系统，尤其是大语言模型（LLM）的关键技术。Martin深入解析了RLHF的组成部分，包括强化学习、状态空间、动作空间、奖励函数和策略优化。了解RLHF如何通过对齐AI输出与人类价值观和偏好来提升AI性能，同时还探讨了RLHF的局限性以及未来改进的可能性，例如来自AI反馈的强化学习（RLAIF）。
一. 人类反馈的强化学习(Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF)
1. 概念解释
虽然这个概念比较复杂，但你几乎肯定已经见识过来自人类反馈的强化学习（RLHF）的影响，每当你与大语言模型互动时，你就能看到它的效果。RLHF是一种用于提升AI系统性能，并使其与人类偏好和价值观对齐的技术
