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KI-Glossarbegriff

Was ist Verstärkungslernen?

Definition

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

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Verstärkungslernen aus menschlichem Feedback (RLHF)Eine Trainingsmethode, die menschliche Präferenzsignale nutzt, um Modellverhalten zu formen.BelohnungsmodellEin Modell, das Ausgaben basierend auf Präferenzsignalen bewertet und häufig in RLHF-Pipelines verwendet wird.KI-AgentEin Softwaresystem, das beobachten, schlussfolgern und Maßnahmen ergreifen kann, um ein Ziel zu erreichen, häufig unter Einsatz von Werkzeugen und Gedächtnis.Verfassungsmäßige KIEin Trainings- und Verhaltensformungsansatz, bei dem die Modellergebnisse von einem festen Satz schriftlicher Prinzipien geleitet werden.AgentenschleifeEin iterativer Zyklus, in dem ein KI-Agent beobachtet, plant, handelt und nachdenkt, bis er ein Ziel erreicht oder eine Stoppbedingung erreicht.DPO (Direkte Präferenzoptimierung)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

Siehe auch

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