一文彻底搞懂大模型 - 基于人类反馈的强化学习（RLHF）

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RLHF 随着大型语言模型（LLM）的快速发展， 如何使这些模型更好地理解和满足人类的需求成为了一个关键问题 。传统的训练方法往往依赖于 大规模的语料库和基于规则的损失函数 ，但这在处理复杂、主观和依赖上下文的任务时存在局限性。因此， 基于人类反馈的强化学习（Reinforcement Learning from Human Feedback，RLHF） 应运而生，为模型的训练提供了一种新的思路。 RLHF 一、 RLHF的框架 什么是RLHF？ 基于人类反馈的强化学习（Reinforcement Learning from Human Feedback，RLHF）， RLHF是一种将人类反馈与强化学习相结合的方法，旨在通过引入人类偏好来优化模型的行为和输出。 在RLHF中， 人类的偏好被用作奖励信号 ，以指导模型的训练过程，从而增强模型对人类意图的理解和满足程度。这种方法使得模型能够更自然地与人类进行交互， 并生成更符合人类期望的输出 ………………………………