RLHF 是一项涉及多个模型和不同训练阶段的复杂概念，这里我们按三个步骤分解： 用强化学习 (RL) 方式微调 LM。 Step 1. 预训练语言模型. 首先，我们使用经典的预训练目标训练一个语言模型。 对这一步的模型，OpenAI 在其第一个流行的 RLHF 模型 InstructGPT 中使用了较小版本的 GPT-3; Anthropic 使用了 1000 万 ～ 520 亿参数的 Transformer 模型 进行训练；DeepMind 使用了自家的 2800 亿参数模型 Gopher。

2022年12月9日 · Reinforcement learning from Human Feedback (also referenced as RL from human preferences) is a challenging concept because it involves a multiple-model training process and different stages of deployment. In this blog post, we’ll break down the training process into three core steps: fine-tuning the LM with reinforcement learning.

2025年1月14日 · ChatGPT是一种由OpenAI训练的大型语言模型。 它的原理是基于Transformer架构，通过预训练大量文本数据来学习如何生成 人类 可读的文本，然后通过接受输入并生成输出来实现对话。

2023年4月19日 · 本次的分享围绕着gpt 3.5 中的 rlhf 来进行讲解，主要分成了两个部分，其一是 奖励模型训练 ，其二就是强化学习的步骤，下面我们来依次讲解下如何去做这件事情。

2022年12月18日 · 基于这个思想，便引出了本文要讨论的对象—— RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）：即，使用强化学习的方法，利用人类反馈信号直接优化语言模型。 RLHF也是最近大火的ChatGPT背后的训练方法。 ChatGPT的表现与以往的对话系统（或者聊天机器人）差异太大了，给大家留下了深刻的印象。 下面就来详细讲解RLHF的技术原理。 RLHF的训练过程可以分解为三个核心步骤： 首先，我们将了解第一步——预训练语言模型。 …

RLHF is an active research area in artificial intelligence, with applications in fields such as robotics, gaming, and personalized recommendation systems. It seeks to address the challenges of RL in scenarios where the agent has limited access to feedback from the environment and requires human input to improve its performance.

2023年1月10日 · RLHF 是一项涉及多个模型和不同训练阶段的复杂概念，这里我们按三个步骤分解： 用强化学习 (RL) 方式微调 LM。 Step 1. 预训练语言模型. 首先，我们使用经典的预训练目标训练一个语言模型。 对这一步的模型，OpenAI 在其第一个流行的 RLHF 模型 InstructGPT 中使用了较小版本的 GPT-3; Anthropic 使用了 1000 万 ～ 520 亿参数的 Transformer 模型进行训练；DeepMind 使用了自家的 2800 亿参数模型 Gopher。

人类反馈强化学习 (RLHF) 是一种 机器学习 技术，利用人类的直接反馈来训练“奖励模型”，然后利用该模型通过强化学习来优化人工智能坐席的性能。 RLHF 也称为“ 基于人类偏好的强化学习 ”，特别适合处理那些目标复杂、定义不明确或难以精准表述的任务。 例如，用算法以数学公式来定义“有趣”是不切实际的（甚至不可能），但对人类来说，评判大语言模型 (LLM) 生成的笑话是否有趣却很简单。 这些人类反馈被提炼成奖励函数，然后便可用来改进 LLM 创作笑话的能力。

RLHF 是一项涉及多个模型和不同训练阶段的复杂概念，这里我们按三个步骤分解： 用强化学习 (RL) 方式微调 LM。 Step 1. 预训练语言模型. 首先，我们使用经典的预训练目标训练一个语言模型。 对这一步的模型，OpenAI 在其第一个流行的 RLHF 模型 InstructGPT 中使用了较小版本的 GPT-3; Anthropic 使用了 1000 万 ～ 520 亿参数的 Transformer 模型进行训练；DeepMind 使用了自家的 2800 亿参数模型 Gopher。

2023年3月29日 · 在不断发展的人工智能 (AI) 世界中，人类反馈强化学习 (RLHF) 是一项突破性技术，已用于开发 ChatGPT 和 GPT-4 等高级语言模型。 在这篇博文中，我们将深入探讨 RLHF 的复杂性，探索其应用，并了解其在塑造人工智能系统中的作用，而人工智能系统为我们日常交互的工具提供动力。 人类反馈强化学习 (RLHF) 是一种将强化学习与人类反馈相结合的训练人工智能系统的先进方法。 这是一种通过将人类培训师的智慧和经验融入到模型训练过程中来创建更强 …