RLHF nedir? Eğitim sürecinin üç aşamasını açıklayın.

RLHF (İnsan Geri Bildirimi ile Takviyeli Öğrenme) — özellikle büyük dil modelleri (LLM) olmak üzere modellerin eğitimi için kullanılan bir yöntemdir. Bu yöntem, takviyeli öğrenme ve insan geri bildirimini birleştirerek yanıtların kalitesini artırmayı amaçlar.

RLHF eğitiminin üç temel aşaması:

1. İnsan geri bildirimi ile veri toplama — uzmanlar, modelin çeşitli sorgulara verdiği yanıtları değerlendirir veya sıralar ve tercih verisi oluşturur.

2. Değerlendirme modeli (ödül modeli) eğitimi — toplanan verilere dayanarak, bir model eğitilir ve bu model, bir yanıtın insan açısından ne kadar iyi olduğunu tahmin eder.

3. Takviyeli Öğrenme (RL) — orijinal dil modeli, RL algoritmaları (örneğin, PPO) kullanılarak daha fazla eğitilir ve yanıtlarını, değerlendirme modeli tarafından tahmin edilen ödülü maksimize edecek şekilde optimize eder.

Bu yaklaşım, modelin insan beklentilerine daha iyi uyum sağlamasına ve metin üretim kalitesini artırmasına olanak tanır; bu, sadece olasılığı değil, aynı zamanda kullanıcı tercihlerini de dikkate alır.