Qu'est-ce que RLHF ? Décrivez les trois étapes de l'apprentissage.

RLHF (Apprentissage par Renforcement avec Feedback Humain) est une méthode d'entraînement des modèles, en particulier des grands modèles de langage (LLM), qui combine l'apprentissage par renforcement et le feedback humain pour améliorer la qualité des réponses.

Les trois principales étapes de l'entraînement RLHF :

1. Collecte de données avec feedback humain — des experts évaluent ou classent les réponses du modèle à diverses requêtes, formant un ensemble de données de préférences.

2. Entraînement du modèle d'évaluation (modèle de récompense) — basé sur les données collectées, un modèle est entraîné pour prédire à quel point une réponse est bonne du point de vue humain.

3. Entraînement par renforcement (RL) — le modèle de langage initial est affiné en utilisant des algorithmes de RL (par exemple, PPO), en optimisant ses réponses pour maximiser la récompense prédite par le modèle d'évaluation.

Cette approche permet au modèle de mieux répondre aux attentes humaines et d'améliorer la qualité de la génération de texte, en tenant compte non seulement de la probabilité, mais aussi des préférences des utilisateurs.