Cos'è RLHF? Descrivi le tre fasi dell'addestramento.

RLHF (Apprendimento per Rinforzo con Feedback Umano) è un metodo di addestramento dei modelli, in particolare dei grandi modelli di linguaggio (LLM), che combina l'apprendimento per rinforzo e il feedback umano per migliorare la qualità delle risposte.

Le tre fasi principali dell'addestramento RLHF:

1. Raccolta di dati con feedback umano — gli esperti valutano o classificano le risposte del modello a diverse richieste, formando un dataset di preferenze.

2. Addestramento del modello di valutazione (modello di ricompensa) — sulla base dei dati raccolti, si addestra un modello che predice quanto una risposta sia buona dal punto di vista umano.

3. Addestramento con rinforzo (RL) — il modello di linguaggio originale viene ulteriormente addestrato utilizzando algoritmi di RL (ad esempio, PPO), ottimizzando le sue risposte per massimizzare la ricompensa prevista dal modello di valutazione.

Questo approccio permette al modello di adattarsi meglio alle aspettative umane e di migliorare la qualità della generazione del testo, considerando non solo la probabilità, ma anche le preferenze degli utenti.