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Apprendimento per rinforzo dal feedback umano (RLHF)

L'Apprendimento per Rinforzo dal Feedback Umano (RLHF) è una tecnica di apprendimento automatico che integra l'input umano per guidare il processo di addestramento degli algoritmi di apprendimento per rinforzo. A differenza dell'apprendimento per rinforzo tradizionale, che si basa esclusivamente su segnali di ricompensa predefiniti, il RLHF sfrutta i giudizi umani per modellare e perfezionare il comportamento dei modelli di IA. Questo approccio garantisce che l'IA sia maggiormente allineata ai valori e alle preferenze umane, rendendolo particolarmente utile in compiti complessi e soggettivi.

AI Reinforcement Learning Human Feedback +3
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