RLHF 工作流程：从奖励建模到在线强化学习
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。我们介绍了在线迭代强化学习（RLHF）的工作流程，通过构建偏好模型和使用监督微调和迭代 RLHF，我们在大规模语言模型方面取得了令人印象深刻的性能，通过详细的实现指南，我们提供了一种易于复现的在线迭代 RLHF 方法。
强化学习从人的反馈中对齐语言模型，但获取高质量人类偏好标签是瓶颈。RLAIF与RLHF在摘要任务中改进效果相似，人类评估员更喜欢它们生成的结果。RLAIF可解决RLHF的可扩展性限制。
