Was ist RLHF? Beschreiben Sie die drei Phasen des Trainings.

RLHF (Reinforcement Learning with Human Feedback) ist eine Methode zum Trainieren von Modellen, insbesondere großer Sprachmodelle (LLM), die Verstärkendes Lernen und menschliches Feedback kombiniert, um die Qualität der Antworten zu verbessern.

Drei Hauptphasen des RLHF-Trainings:

1. Datensammlung mit menschlichem Feedback — Experten bewerten oder ranken die Antworten des Modells auf verschiedene Anfragen, um einen Präferenzdatensatz zu erstellen.

2. Training des Bewertungsmodells (Belohnungsmodell) — basierend auf den gesammelten Daten wird ein Modell trainiert, das vorhersagt, wie gut eine Antwort aus menschlicher Sicht ist.

3. Verstärkendes Lernen (RL) — das ursprüngliche Sprachmodell wird mithilfe von RL-Algorithmen (z.B. PPO) weitertrainiert, um seine Antworten zu optimieren und die vom Bewertungsmodell vorhergesagte Belohnung zu maximieren.

Dieser Ansatz ermöglicht es dem Modell, besser auf menschliche Erwartungen einzugehen und die Textgenerierung zu verbessern, wobei nicht nur die Wahrscheinlichkeit, sondern auch die Nutzerpräferenzen berücksichtigt werden.