Termo do glossário de IA

O que é Aprendizagem por Reforço com Feedback Humano (RLHF)?

Definição

Um método de treinamento que usa sinais de preferência humana para moldar o comportamento do modelo.

Navegue pelo glossário completo de IAExplore todos os guias gratuitos de IA

Termos relacionados

Aprendizagem por ReforçoTreinamento por sinais de recompensa onde um agente aprende ações que maximizam o retorno a longo prazo.Modelo de recompensaUm modelo que pontua resultados com base em sinais de preferência, frequentemente usados em pipelines RLHF.DPO (otimização de preferência direta)Um método de treinamento que ajusta modelos diretamente em pares de preferências sem a necessidade de um modelo de recompensa separado.Aprendizagem ContínuaAbordagens de treinamento que permitem que um modelo continue aprendendo com novos dados sem esquecer o conhecimento prévio.Aprendizagem rápidaAprender ou adaptar comportamento a partir de apenas um pequeno número de exemplos.Deriva do modeloDegradação do desempenho ao longo do tempo, à medida que as condições do mundo real divergem das suposições de treinamento.

Saiba mais em nossos guias gratuitos

Deep LearningReinforcement LearningMachine Learning BasicsSupervised Learning

Veja também

RetrievalRed TeamingRecommendation SystemRobustnessRecallSafety FilterRAG (Retrieval-Augmented Generation)Scaling Law