RLHF（Reinforcement Learning fromHuman Feedback，人類反饋強化學習）起到的作用是，通過將人類的反饋納入訓練過程，為機器提供了一種自然的、人性化的互動學習過程。這就像人類從另一個專業人士身上學習專業知識的方式一樣。通過和人類之間架起一座橋樑，RLHF讓AI快速掌握了人類經驗。在RLHF中，強化學習與人類反饋相結合，人類的偏好被用作獎勵信號，以指導模型的訓練，從而增強模型對人類意圖的理解和滿足程度。在生成模型中，RLHF還可以讓生成的圖像與文本提示得到充分對齊。
基本介紹
- 中文名：人類反饋強化學習
- 外文名：Reinforcement Learning fromHuman Feedback
- 別名：RLHF
簡介
RLHF（Reinforcement Learning fromHuman Feedback，人類反饋強化學習）起到的作用是，通過將人類的反饋納入訓練過程，為機器提供了一種自然的、人性化的互動學習過程。這就像人類從另一個專業人士身上學習專業知識的方式一樣。通過和人類之間架起一座橋樑，RLHF讓AI快速掌握了人類經驗。在RLHF中，強化學習與人類反饋相結合，人類的偏好被用作獎勵信號，以指導模型的訓練，從而增強模型對人類意圖的理解和滿足程度。在生成模型中，RLHF還可以讓生成的圖像與文本提示得到充分對齊。
