Qu'est-ce que RLHF ?
Reinforcement Learning from Human Feedback
Il s’agit d’un processus d’amélioration qui entraîne l’intelligence artificielle avec le feedback humain.
Définition
RLHF, c'est lorsque les réponses données par l'intelligence artificielle sont notées par des humains, ce qui rend le modèle plus sûr et plus utile. Ce processus garantit que le modèle est non seulement bien informé, mais qu'il se comporte également conformément aux préférences humaines.
Comment ça marche
Premièrement, le modèle produit des réponses différentes. Les gens classent ces réponses de la meilleure à la pire. Grâce à ces commentaires, un modèle de récompense est formé et le modèle d'IA principal est affiné pour obtenir des scores élevés grâce à ce modèle de récompense.
Où est-ce utilisé
Il est appliqué au stade final afin que les chatbots tels que ChatGPT puissent parler naturellement et en toute sécurité comme les humains.
Souvent confondu avec
Il ne s'agit pas seulement de formation, c'est le processus d'alignement du comportement du modèle.
Questions fréquentes
Pourquoi est-ce nécessaire ?
Parce que les modèles formés uniquement avec des données Internet peuvent parfois donner des informations grossières ou inexactes.
Est-ce que les gens l'évaluent ?
Oui, la notation est généralement effectuée par des experts qualifiés ou par un large public.
Termes liés
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