Mi az a RLHF? Írja le a három tanulási szakaszt.

RLHF (Emberi Visszacsatolással Támogatott Megerősítéses Tanulás) egy olyan módszer a modellek, különösen a nagy nyelvi modellek (LLM) tanítására, amely ötvözi a megerősítéses tanulást és az emberi visszacsatolást a válaszok minőségének javítása érdekében.

Az RLHF három fő szakasza:

1. Adatgyűjtés emberi visszacsatolással — szakértők értékelik vagy rangsorolják a modell különböző kérdésekre adott válaszait, így egy preferencia adatbázist hoznak létre.

2. Értékelő modell (jutalom modell) tanítása — az összegyűjtött adatok alapján egy modellt tanítanak, amely megjósolja, hogy egy válasz mennyire jó az emberi szempontból.

3. Megerősítéses tanulás (RL) — az eredeti nyelvi modellt tovább finomítják RL algoritmusok (pl. PPO) segítségével, optimalizálva válaszait a modell által jósolt jutalom maximalizálására.

Ez a megközelítés lehetővé teszi, hogy a modell jobban alkalmazkodjon az emberi elvárásokhoz és javítsa a szöveg generálásának minőségét, figyelembe véve nemcsak a valószínűséget, hanem a felhasználók preferenciáit is.