Czym jest RLHF? Opisz trzy etapy szkolenia.

RLHF (Uczenie przez Wzmocnienie z Ludzkim Sprzężeniem Zwrotnym) to metoda trenowania modeli, szczególnie dużych modeli językowych (LLM), która łączy uczenie przez wzmocnienie i ludzkie sprzężenie zwrotne w celu poprawy jakości odpowiedzi.

Trzy główne etapy treningu RLHF:

1. Zbieranie danych z ludzkim sprzężeniem zwrotnym — eksperci oceniają lub rangują odpowiedzi modelu na różne zapytania, tworząc zbiór danych preferencji.

2. Trening modelu oceny (modelu nagrody) — na podstawie zebranych danych trenuje się model, który przewiduje, jak dobra jest odpowiedź z punktu widzenia człowieka.

3. Uczenie przez wzmocnienie (RL) — oryginalny model językowy jest dalej trenowany z użyciem algorytmów RL (np. PPO), optymalizując swoje odpowiedzi tak, aby zmaksymalizować nagrodę przewidzianą przez model oceny.

To podejście pozwala modelowi lepiej odpowiadać na ludzkie oczekiwania i poprawiać jakość generacji tekstu, uwzględniając nie tylko prawdopodobieństwo, ale także preferencje użytkowników.