查看“RLHF”的源代码

{{4}}
RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）：这是一种强化学习方法，主要关注如何通过人类反馈来优化智能系统的行为。在RLHF中，人类提供关于系统行为的反馈，例如对系统的输出进行评分或提供纠错信息。这些反馈被用于调整系统的策略，使其在未来的行为中更加符合人类的期望。RLHF通常应用于对话系统、推荐系统等需要与人类进行交互的场景中。
<BR>
RLHF强调通过人类反馈来优化智能系统的行为，而[[SFT]]则强调利用预训练模型作为基础，针对特定任务进行模型调整。两种方法都是深度学习中常见的策略，根据不同的应用场景和目的选择合适的方法进行模型训练可以提高模型的性能和效果。