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RLHF (apprentissage par renforcement avec retour humain)

Méthode d'alignement où un modèle est affiné à partir de préférences humaines pour produire des réponses plus utiles et sûres.

Le RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) entraîne un modèle de récompense à partir de classements humains, puis optimise le LLM pour maximiser cette récompense. C'est l'étape clé qui a rendu ChatGPT et ses concurrents conversationnels et alignés.

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