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Página inicial/Glossário/Modelo de recompensa
Termo do glossário de IA

O que é Modelo de recompensa?

Definição

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

Termos relacionados

Aprendizagem por Reforço com Feedback Humano (RLHF)
Um método de treinamento que usa sinais de preferência humana para moldar o comportamento do modelo.
Aprendizagem por Reforço
Treinamento por sinais de recompensa onde um agente aprende ações que maximizam o retorno a longo prazo.
Verdade fundamental
Rótulos de referência confiáveis usados para treinar ou avaliar os resultados do modelo.
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.
Meio de treinamento
Uma fase intermediária de treinamento entre o pré-treinamento e o pós-treinamento, frequentemente usada para ajustes de capacidade ou domínio.
Agente de IA
Um sistema de software que pode observar, raciocinar e realizar ações para atingir um objetivo, geralmente usando ferramentas e memória.

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AI Models ExplainedModel CollapseModel LifecycleModel Context Protocol

Veja também

RetrievalRobustnessSafety FilterScaling LawRed TeamingSemantic SearchRecommendation SystemSelf-Supervised Learning
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