Kas ir RLHF? Aprakstiet trīs apmācības posmus.

RLHF (Atbalstīta mācīšanās ar cilvēka atsauksmēm) ir metode modeļu, īpaši lielu valodu modeļu (LLM), apmācībai, kas apvieno stiprināšanas mācīšanos un cilvēka atsauksmes, lai uzlabotu atbilžu kvalitāti.

RLHF trīs galvenās apmācības stadijas:

1. Datu vākšana ar cilvēka atsauksmēm — eksperti novērtē vai rangē modeļa atbildes uz dažādiem pieprasījumiem, veidojot priekšroku datu kopu.

2. Novērtēšanas modeļa (balvas modeļa) apmācība — balstoties uz savāktajiem datiem, tiek apmācīts modelis, kas prognozē, cik laba ir atbilde no cilvēka skatpunkta.

3. Stiprināšanas mācīšanās (RL) — sākotnējais valodas modelis tiek papildu apmācīts, izmantojot RL algoritmus (piemēram, PPO), optimizējot savas atbildes, lai maksimizētu novērtēšanas modeļa prognozēto balvu.

Šī pieeja ļauj modelim labāk pielāgoties cilvēka gaidām un uzlabot teksta ģenerēšanas kvalitāti, ņemot vērā ne tikai varbūtību, bet arī lietotāju priekšrocības.