Definition
人間からのフィードバックによる強化学習（RLHF）は、大規模言語モデルの出力を人間の価値観や期待により一致させるために微調整（ファインチューニング）を行う手法です。通常、このプロセスには3つの主要なステップが含まれます：まず、教師あり微調整で初期モデルを作成し、次に人間の比較評価データを用いて報酬モデルを訓練し、最後にその報酬モデルを用いて強化学習（通常は近傍政策最適化など）を行いモデルを最適化します。
Summary
RLHFは、人間のフィードバックを使用して報酬モデルを訓練し、AIモデルを人間の好みや価値観に適合させる技術です。
Key Concepts
- 好意データ（Preference Data）
- 報酬モデル
- アライメント（整合性）
- PPO（近傍政策最適化）
Use Cases
- チャットボットの洗練
- コンテンツモデレーション
- 指示遵守の改善