que es Aprendizaje reforzado a partir de la retroalimentación humana (RLHF)?

Entrenamiento mediante señales de recompensa donde un agente aprende acciones que maximizan el retorno a largo plazo.

Un modelo que califica las salidas en función de señales de preferencia, que se utiliza a menudo en las canalizaciones RLHF.

Un método de entrenamiento que afina los modelos directamente en pares de preferencias sin necesidad de un modelo de recompensa separado.

Enfoques de entrenamiento que permiten que un modelo siga aprendiendo de nuevos datos sin olvidar el conocimiento previo.

Aprender o adaptar el comportamiento a partir de sólo un pequeño número de ejemplos.

Degradación del rendimiento con el tiempo a medida que las condiciones del mundo real difieren de los supuestos de entrenamiento.