O que é RLHF?
Reinforcement Learning from Human Feedback
É um processo de melhoria que treina a inteligência artificial com feedback humano.
Definição
RLHF é quando as respostas dadas pela inteligência artificial são pontuadas por humanos, tornando o modelo mais seguro e útil. Este processo garante que o modelo não apenas tenha conhecimento, mas também se comporte de acordo com as preferências humanas.
Como funciona
Primeiro, o modelo produz respostas diferentes. As pessoas classificam essas respostas da melhor para a pior. Com esse feedback, um modelo de recompensa é treinado e o modelo principal de IA é ajustado para obter pontuações altas desse modelo de recompensa.
Onde é usado
É aplicado na fase final para que chatbots como o ChatGPT possam falar com naturalidade e segurança como humanos.
Costuma ser confundido com
Não é apenas treinamento, é o processo de alinhamento do comportamento do modelo.
Perguntas frequentes
Por que é necessário?
Porque modelos treinados apenas com dados da Internet podem, às vezes, fornecer informações grosseiras ou imprecisas.
As pessoas estão avaliando isso?
Sim, a pontuação geralmente é feita por especialistas treinados ou por um público amplo.
Termos relacionados
Esta explicação foi escrita em linguagem simples para a TreScout e traduzida automaticamente do original em turco · a versão turca é a que vale. Se algo parecer errado ou faltando, escreva para hello@trescout.com. Ler em turco →