Ce este RLHF? Descrie cele trei etape ale antrenamentului.

RLHF (Învățarea prin Întărire cu Feedback Uman) este o metodă de antrenare a modelelor, în special a modelelor mari de limbaj (LLM), care combină învățarea prin întărire și feedback-ul uman pentru a îmbunătăți calitatea răspunsurilor.

Cele trei etape principale ale antrenamentului RLHF:

1. Colectarea datelor cu feedback uman — experții evaluează sau clasifică răspunsurile modelului la diverse solicitări, formând un set de date de preferințe.

2. Antrenarea modelului de evaluare (model de recompensă) — pe baza datelor colectate, se antrenează un model care prezice cât de bun este un răspuns din punctul de vedere al omului.

3. Învățarea prin întărire (RL) — modelul de limbaj original este ajustat suplimentar folosind algoritmi RL (de exemplu, PPO), optimizând răspunsurile pentru a maximiza recompensa prezisă de modelul de evaluare.

Această abordare permite modelului să se adapteze mai bine așteptărilor umane și să îmbunătățească calitatea generării de text, luând în considerare nu doar probabilitatea, ci și preferințele utilizatorilor.