Reinforcement learning from human feedback (RLHF)

L'apprentissage par renforcement à partir des retours humains (RLHF) est une technique spéciale de fine-tuning dont vous entendrez beaucoup parler. Elle utilise des données provenant d'interactions humaines avec le modèle de langage de grande envergure (LLM) pour améliorer ses compétences en communication.

Pourquoi est-ce important ?

Le RLHF est important car il permet d'incorporer les commentaires et les retours des humains dans le processus d'apprentissage d'un agent ou d'un modèle. En utilisant les retours des évaluateurs humains, tels que les superviseurs ou les utilisateurs, le modèle peut être ajusté et amélioré pour optimiser ses performances. Cela permet d'obtenir un modèle plus adapté aux besoins et aux attentes des utilisateurs, améliorant ainsi son utilité et sa pertinence.

Comment est-ce utilisé en 2023 ?

En 2023, le RLHF est couramment utilisé pour améliorer les compétences de communication des LLM en intégrant les retours humains dans leur processus d'apprentissage. Les données issues des interactions humaines avec le modèle sont utilisées pour former un modèle de récompense, qui est ensuite utilisé pour affiner le modèle et améliorer ses performances. Cette approche permet d'optimiser l'expérience utilisateur et d'obtenir des résultats plus précis et plus pertinents en tirant parti des retours et des évaluations humaines.