Qu'est-ce que Apprentissage par renforcement à partir de la rétroaction humaine (RLHF)?

La formation par récompense signale qu'un agent apprend des actions qui maximisent le rendement à long terme.

Un modèle qui évalue les sorties en fonction des signaux de préférence, souvent utilisé dans les pipelines RLHF.

Une méthode de formation qui affine les modèles directement sur les paires de préférences sans avoir besoin d'un modèle de récompense distinct.

Des approches de formation qui permettent à un modèle de continuer à apprendre de nouvelles données sans oublier les connaissances antérieures.

Apprendre ou adapter un comportement à partir d’un petit nombre d’exemples seulement.

Dégradation des performances au fil du temps, à mesure que les conditions réelles s'écartent des hypothèses de formation.