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

Treinamento por sinais de recompensa onde um agente aprende ações que maximizam o retorno a longo prazo.

Um modelo que pontua resultados com base em sinais de preferência, frequentemente usados em pipelines RLHF.

Um método de treinamento que ajusta modelos diretamente em pares de preferências sem a necessidade de um modelo de recompensa separado.

Abordagens de treinamento que permitem que um modelo continue aprendendo com novos dados sem esquecer o conhecimento prévio.

Aprender ou adaptar comportamento a partir de apenas um pequeno número de exemplos.

Degradação do desempenho ao longo do tempo, à medida que as condições do mundo real divergem das suposições de treinamento.