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Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF): Funktionsweise und Einsatzbereiche
Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) ist ein Verfahren im maschinellen Lernen, das KI-Modelle an menschlichen Präferenzen ausrichtet. Anstatt feste Belohnungsfunktionen manuell zu definieren, bewerten menschliche Annotatoren Modellausgaben im Vergleich. Daraus lernt ein separates Belohnungsmodell, das wiederum die Modell-Policy mittels Algorithmen wie Proximal Policy Optimization optimiert.