Wat is een beloningsmodel en wat zijn de kenmerken van de training?

Het beloningsmodel is een model dat wordt getraind om de kwaliteit of nuttigheid van bepaalde acties of antwoorden te beoordelen, meestal in de context van reinforcement learning of het fine-tunen van grote taalmodellen (LLM).

Kenmerken van de training van het beloningsmodel:

• Training op basis van vergelijkingen: er wordt vaak een methode gebruikt waarbij het model wordt getraind met parenvergelijkingen, waarbij het leert om een antwoord te verkiezen boven een ander, gebaseerd op menselijke beoordeling of een ander kwaliteitsignaal.
• Gebruik van menselijke feedback (RLHF): het model wordt getraind op gegevens verzameld van mensen die antwoorden rangschikken of beoordelen, wat helpt om de generatie van het model in de juiste richting te sturen.
• Optimalisatie via reinforcement learning: het beloningsmodel fungeert als een beloningsfunctie, die wordt gebruikt voor het fine-tunen van het hoofdmodel met behulp van RL-algoritmen zoals PPO.

Voorbeeld: bij het trainen van een chatbot kan het beloningsmodel beoordelen hoe nuttig, correct en passend een antwoord is, en wordt het hoofdmodel geoptimaliseerd om deze beloning te maximaliseren.