What is Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)? Definition | AI Understanding

Definition

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

Verwandte Begriffe

Verstärkungslernen

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

Belohnungsmodell

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

DPO (Direct Preference Optimization)

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

Kontinuierliches Lernen

Trainingsansätze, die es einem Modell ermöglichen, kontinuierlich aus neuen Daten zu lernen, ohne Vorkenntnisse zu vergessen.

Few-Shot-Lernen

Verhalten aus nur wenigen Beispielen lernen oder anpassen.

Leistungsabfall im Laufe der Zeit, da die realen Bedingungen von den Trainingsannahmen abweichen.

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Deep Learning Reinforcement Learning Machine Learning Basics Supervised Learning

See also

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

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