RLHF：從人類的反饋中學習，引領大型語言模型走向新境界！
首先，我們要了解什麼是大型語言模型（LLM）。LLM 是一種人工智能技術，可通過分析大量文本數據來理解和生成人類語言。這意味著它可以用來回答問題、生成文章，甚至是寫小說。但是，讓這些模型變得更加智能和靈活的關鍵是什麼呢？答案就是 RLHF！
RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）
從人類反饋中強化學習 （Reinforcement Learning from Human Feedback）
RLHF 中文全名為「從人類反饋中強化學習」，顧名思義，就是讓 AI 模型在人類的指導下學習。簡單來說，我們將人類的智慧與機器的高效學習能力相結合，從而讓模型變得更加強大。那麼，這個過程是如何運作的呢？
・混沌中的預訓練：想像一下，我們有一個初出茅廬的 AI 模型，它正躍躍欲試地等待著學習。在這個階段，模型會接受大量的文本數據，進行預訓練。通過預訓練，模型學會生成看似合理的文本，但尚未經過人類評估。
・建立獎勵模型：要讓 AI 模型學會與人類互動，我們需要一個獎勵模型來評估它生成的文本質量。簡單來說，獎勵模型就像是 AI 模型的導師，告訴它哪些回答好，哪些不好。
・強化學習循環的構建：開始構建強化學習循環。在這個循環中，主模型的副本將作為強化學習代理。它會從訓練數據中選取提示並生成文本，然後將生成的文本交給獎勵模型評分。根據得到的分數，主模型會不斷更新自己，以便在未來生成更符合人類喜好的文本。
・模型迭代與優化：隨著時間的推移，AI 模型會不斷地學習與優化，讓它的回答越來越接近人類的期望。在這個過程中，我們需要不斷地給予人類的反饋，以便獎勵模型和 AI 模型都能持續進步。
連接 AI 模型與人類世界的重要橋樑
過程中 AI 模型就像是一位剛剛入門的小學生，而獎勵模型就是他的老師。在老師的指導下，AI 模型透過不斷學習、成長，最終變得越來越聰明，能夠更好地理解人類的需求，與人類融洽地互動。如此一來，RLHF 的出現，可以稱作是將 AI 模型與人類世界緊密地連接在一起的重要橋樑！
參考資訊：本文部分資訊由 AI 整理為參考所撰寫之報導。
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