Mis on RLHF? Kirjeldage kolme koolitusetappi.

RLHF (Inimese tagasisidega tugevdamise õppimine) on meetod mudelite, eriti suurte keelemudelite (LLM), koolitamiseks, mis ühendab tugevdamise õppimise ja inimeste tagasiside, et parandada vastuste kvaliteeti.

RLHF-i kolm peamist koolitusetappi:

1. Inimese tagasisidega andmete kogumine — eksperdid hindavad või järjestavad mudeli vastuseid erinevatele päringutele, moodustades eelistuste andmestiku.

2. Hindamismudeli (preemia mudeli) koolitus — kogutud andmete põhjal koolitatakse mudel, mis ennustab, kui hea on vastus inimeste vaatenurgast.

3. Tugevdusõpe (RL) — algne keelemudel täiendkoolitatakse RL algoritmide (näiteks PPO) abil, optimeerides oma vastuseid, et maksimeerida hindamismudeli prognoositud preemiat.

See lähenemisviis võimaldab mudelil paremini kohaneda inimeste ootustega ja parandada teksti genereerimise kvaliteeti, arvestades mitte ainult tõenäosust, vaid ka kasutajate eelistusi.