Uczenie ze wzmocnieniem na podstawie informacji zwrotnej od człowieka (RLHF)
Uczenie ze wzmocnieniem na podstawie informacji zwrotnej od człowieka (RLHF) to technika uczenia maszynowego, która integruje ludzki wkład w celu ukierunkowania procesu trenowania algorytmów uczenia ze wzmocnieniem. W przeciwieństwie do tradycyjnego uczenia ze wzmocnieniem, które opiera się wyłącznie na z góry zdefiniowanych sygnałach nagrody, RLHF wykorzystuje ludzkie oceny do kształtowania i udoskonalania zachowania modeli AI. Takie podejście sprawia, że AI jest lepiej dostosowana do wartości i preferencji człowieka, co czyni ją szczególnie przydatną w złożonych i subiektywnych zadaniach.
•
3 min read