浅谈RLHF---人类反馈强化学习

通俗理解什么是RLHF

保持成长

933人浏览 · 2024-07-14 22:46:18

保持成长 · 2024-07-14 22:46:18 发布

浅谈RLHF（人类反馈强化学习）

RLHF（Reinforcement Learning fromHuman Feedback）人类反馈强化学习

RLHF是[Reinforcement Learning from Human Feedback的缩写，即从人类反馈中进行强化学习。这是一种结合了机器学习中的强化学习算法与人类主观判断的训练技术。RLHF旨在利用人类的直觉和判断力来指导人工智能系统学习更复杂、更贴近人类期望的行为模式，尤其是在自然语言处理(NLP)和决策制定等领域。通过这种方法，语言模型的输出可以更符合人类的偏好，从而提高模型的效率和性能。

简单理解什么是RLHF：

在这里插入图片描述

日常学习总结

魔乐社区

魔乐社区（Modelers.cn) 是一个中立、公益的人工智能社区，提供人工智能工具、模型、数据的托管、展示与应用协同服务，为人工智能开发及爱好者搭建开放的学习交流平台。社区通过理事会方式运作，由全产业链共同建设、共同运营、共同享有，推动国产AI生态繁荣发展。

更多推荐

【计算机视觉】Pixel逐像素分类&Mask掩码分类理解摘要

魔乐社区

计算机视觉（opencv）实战三十二——CascadeClassifier 人脸微笑检测（摄像头）

本文从原理到实现，详细介绍了基于 OpenCV Haar 分类器的人脸与微笑检测：讲解了 Haar 特征和级联检测原理。对代码逐行拆解并解释参数含义。画出完整流程图，帮助理解执行过程。给出了常见问题和优化建议，甚至扩展到深度学习方法。这种方法简单、轻量、实时性好，非常适合入门和小型应用项目。但如果需要更高准确率和更强鲁棒性，建议使用深度学习检测器替代 Haar 分类器。