Definición breve
RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) es un método para alinear modelos de lenguaje con preferencias humanas.
Explicación del concepto
Los humanos evalúan respuestas generadas por el modelo y entrenan un modelo de recompensa.
Cómo funciona
El modelo se optimiza utilizando algoritmos de aprendizaje por refuerzo.
Por qué es importante
RLHF mejora la seguridad, utilidad y coherencia de los modelos.
Ejemplo conceptual
Los evaluadores humanos clasifican varias respuestas generadas por un modelo.
Ejemplo en Python
reward = reward_model(response)
Conceptos relacionados
Resumen
RLHF permite entrenar modelos de lenguaje alineados con preferencias humanas.
Lexicon Redes Neuronales 