Kas yra RLHF? Aprašykite tris mokymosi etapus.

RLHF (Reinforcement Learning with Human Feedback) yra metodas modelių, ypač didelių kalbos modelių (LLM), mokymui, kuris jungia stiprinimo mokymąsi ir žmogaus atsiliepimus, siekiant pagerinti atsakymų kokybę.

RLHF trys pagrindiniai mokymo etapai:

1. Žmogaus atsiliepimų duomenų rinkimas — ekspertai vertina arba reitinguoja modelio atsakymus į įvairius užklausimus, sudarydami pageidavimų duomenų rinkinį.

2. Vertinimo modelio (premijos modelio) mokymas — remiantis surinktais duomenimis, mokomas modelis, kuris prognozuoja, kaip geras yra atsakymas žmogaus požiūriu.

3. Stiprinimo mokymasis (RL) — pradinį kalbos modelį toliau mokoma naudojant RL algoritmus (pvz., PPO), optimizuojant jo atsakymus, kad maksimaliai padidintų vertinimo modelio prognozuotą premiją.

Šis požiūris leidžia modeliui geriau prisitaikyti prie žmogaus lūkesčių ir pagerinti teksto generavimo kokybę, atsižvelgiant ne tik į tikimybę, bet ir į naudotojų pageidavimus.