Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) to metoda uczenia maszynowego, która wykorzystuje opinie ludzi do doskonalenia modeli sztucznej inteligencji. W tym procesie eksperci oceniają i porównują odpowiedzi generowane przez algorytm, tworząc na tej podstawie model nagrody. Następnie algorytm uczenia ze wzmocnieniem dostosowuje zachowanie systemu, aby generował wyniki lepiej dopasowane do oczekiwań użytkownika. Technika ta jest kluczowa w trenowaniu dużych modeli językowych, zwiększając ich użyteczność oraz bezpieczeństwo.
Źródło: huggingface.co
