機器 學 習方法
人 類反 饋 強化 學 習(Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF)是一 種 機器 學 習方法，它 結合了人 類反 饋和 強化 學 習算法，以指 導 智慧型系 統在 動 態 環境中 學 習和 最佳化行 為策略。
在 傳 統的 強化 學 習中， 智慧型 體通常依 賴 於 預先定 義的 獎 勵 函式 來指 導 學 習 過程，而在人 類反 饋 強化 學 習中，人 類作 為 「教 師 」的角色，通 過提供直接的 獎 勵或 懲 罰信 號、比 較不同行 為的 優劣、提供最 優行 為示例等方式， 來引 導 智慧型 體 學 習。 這 種方法特 別 適 用於那些目 標不是 靜 態的、需要 適 應 變化的 環境，如 遊戲、 機器人 控制、自然 語言 處理和自 動 駕 駛等 領域。
人 類反 饋 強化 學 習的核心特 點 在於能 夠通 過反 饋 調整策略， 處理大量 數 據， 並 進行 線上 學 習。它不 僅 關注如何 讓 計算 機在 動 態 環境中持 續地 進行 學 習和 最佳化， 還促 進了 人工智慧在更 廣泛的 領域的 套用。