展示基于人类反馈的强化学习 (RLHF)

这篇文章很可能解释了基于人类反馈的强化学习 (RLHF) 的过程。 RLHF 是训练大型语言模型 (LLM) 以符合人类偏好的关键技术。 文章可能分解了所涉及的步骤，例如收集人类反馈、训练奖励模型以及使用强化学习来优化 LLM 的输出。 它很可能面向对如何微调 LLM 以使其更有帮助、无害并与人类价值观保持一致感兴趣的技术受众。 Hugging Face 的来源表明侧重于实际实施和开源工具。

• •RLHF 是将 LLM 与人类偏好对齐的关键技术。
• •该过程涉及收集人类反馈、训练奖励模型和使用强化学习。
• •本文可能提供了 RLHF 实施的实际例子或插图。