RLHF - 基于人类反馈的强化学习：语言模型的进化引擎

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点击👇🏻可关注，文章来自 🙋‍♂️ 想加入社群的朋友，可看文末方法，进群交流。 “   在 AI 的发展历程中，语言模型的每一次突破都仿佛是智慧火花的闪耀。从早期的探索到如今的大型语言模型（LLM），强化学习从人类反馈（RLHF）技术正以其独特的方式，推动着语言模型不断进化，使其更加贴近人类的需求和期望。 ”   大家好，我是肆〇柒。今天，我们来了解一下 RLHF 这一让语言模型 “脱胎换骨” 的关键技术，看看它是如何成为现代语言模型训练中不可或缺的一部分。 一、RLHF 的起源与发展脉络 （一）早期探索阶段（2018 年及以前） 在早期的强化学习研究中，TAMER 和 COACH 算法开创了利用人类反馈进行智能体训练的先河。TAMER 通过人类对智能体行为的逐步反馈来塑造智能体的行为模式，而 COACH 则进一步引入了 actor-critic架构，利用人类 ………………………………