人類反饋強化學習
RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback，人類反饋強化學習）是一種結合了人類反饋的強化學習技術。
RLHF在訓練過程中納入人類反饋，為人工智慧系統提供了一個自然且人性化的學習方式。這種方法利用人類的偏好作為獎勵信號，指導模型的訓練，從而增強模型對人類意圖的理解和滿足程度。RLHF不僅適用於最佳化智慧型體的行為獎勵，還融合了人類專家的反饋信息，使模型能夠更快地學習到有效的策略。在語言模型領域，RLHF通過結合人類評估的反饋循環，將人類的偏好融入模型最佳化中，提高了語言模型的質量、安全性和對人類指令的遵循度。