监督微调与基于人类反馈的强化学习

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点击下方 卡片 ，关注“ 慢慢学AIGC ” 摘要 这是一篇关于人工智能训练方法的文章，重点介绍监督微调(SFT)和基于人类反馈的强化学习(RLHF)。以下为正文（内容由 AI 生成）。 在复杂多面的人工智能(AI)世界中，理解训练方法的细微差别对任何想要深入这个领域的人来说都至关重要。监督微调(SFT)和基于人类反馈的强化学习(RLHF)是两种最受关注的训练方法。每种方法都为AI模型如何学习、适应和进化提供了独特的视角，使它们适用于各种应用。 监督微调(SFT) 想象一下教一个孩子如何识别不同类型的水果。你给他们看一个苹果并说:"这是苹果"，然后给他们看一根香蕉并告诉他们:"这是香蕉"。监督微调的工作原理类似。在这里，AI 模型就像那个孩子，从明确标记的例子中学习。例如，在图像识别中，模型通过成千上万张图像进行训练，每张图像都标有其 ………………………………