What is Reinforcement Learning? Definition | AI Understanding

Definition

Training durch Belohnungssignale, bei dem ein Agent Aktionen lernt, die den langfristigen Ertrag maximieren.

Verwandte Begriffe

Verstärkungslernen aus menschlichem Feedback (RLHF)

Eine Trainingsmethode, die menschliche Präferenzsignale nutzt, um Modellverhalten zu formen.

Belohnungsmodell

Ein Modell, das Ausgaben basierend auf Präferenzsignalen bewertet und häufig in RLHF-Pipelines verwendet wird.

Ein Softwaresystem, das beobachten, schlussfolgern und Maßnahmen ergreifen kann, um ein Ziel zu erreichen, häufig unter Einsatz von Werkzeugen und Gedächtnis.

Verfassungsmäßige KI

Ein Trainings- und Verhaltensformungsansatz, bei dem die Modellergebnisse von einem festen Satz schriftlicher Prinzipien geleitet werden.

Agentenschleife

Ein iterativer Zyklus, in dem ein KI-Agent beobachtet, plant, handelt und nachdenkt, bis er ein Ziel erreicht oder eine Stoppbedingung erreicht.

DPO (Direct Preference Optimization)

Eine Trainingsmethode, die Modelle direkt anhand von Präferenzpaaren verfeinert, ohne dass ein separates Belohnungsmodell erforderlich ist.

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Deep Learning Reinforcement Learning Machine Learning Basics Supervised Learning

See also

Red Teaming Recommendation System Retrieval Recall RAG (Retrieval-Augmented Generation)Robustness Quantization Safety Filter

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