基于人类反馈的强化学习（RLHF）是一种用于训练人工智能模型使其更有帮助并符合人类偏好的技术。该过程包括人类对不同人工智能生成的回应进行排序，然后使用这些排序来训练奖励模型。最后，根据奖励模型的反馈对人工智能模型进行微调，以提高其帮助性。 AI
影响 理解RLHF是掌握当前大型语言模型如何符合人类价值观和偏好的关键。
排序理由 该条目解释了一个概念（RLHF），而不是报道新事件或发布。
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