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人类偏好模型
人工智能术语
什么是
人类偏好模型
?
定义
一个根据人类排名进行训练的模型,用于预测用户可能更喜欢哪些响应。
相关术语
根据人类反馈进行强化学习 (RLHF)
一种使用人类偏好信号来塑造模型行为的训练方法。
人在环
人类审查、指导或覆盖人工智能输出的工作流程。
AGI(通用人工智能)
一个假设的人工智能系统,可以在许多领域以人类水平执行大多数智力任务。
人工智能对齐
让人工智能系统按照人类意图、价值观和安全约束行事的工作。
算法透明
人工智能系统的逻辑、数据源和局限性的记录和理解有多清晰。
注释
人工添加的标签或元数据用于训练或评估机器学习模型。
在我们的免费指南中了解更多信息
AI Models Explained
Model Collapse
Model Lifecycle
Human-AI Collaboration
参见
Guarded Decoding
Inference Endpoint
Groundedness
Knowledge Base
Feature Store
Latent Space
Eval Harness
Model Registry
Previous
Guarded Decoding
Next
Inference Endpoint
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