TheJustice_的博客

RLHF是一种通过人类反馈来指导强化学习的方法。在传统的强化学习中，智能体通过环境中的奖励信号进行学习，但在复杂任务中设计合适的奖励函数非常困难。RLHF通过让人类评估智能体的行为并提供反馈，使智能体能够更好地理解和完成复杂任务。

在经过了前两节的内容学习之后，我们对于RLHF（从人类反馈中进行强化学习）有了比较深入的认知，并且初步了解了RLHF中偏好数据集的引入，奖励模型的设置以及baseLLM的训练过程。在本节的学习中，我们将深入LLM的tune步骤，了解LLM的微调工作。

经过上节内容的学习，我们对于RLHF的主要步骤和关键方法都有了一些基础的认知，接下来让我们对于各个部分做进一步的深入学习。在创建偏好数据集的过程中，人工标注是一个费时费力的过程，但是这又是至关重要的一步，在本节内容中，主要使用已有的数据集进行讲解。该代码先载入数据集，将数据集放入字典，然后再构造一个输出字典的函数，方便观察与输出。这个代码的结果展示了数据集中的两个结果，并且要求标注者选择更喜欢的一个，即为选择。以上就是一些基础的偏好数据集载入方法，更具体的我们下节再见。首先，我们进行数据集的导入。

RLHF，即Reinforcement Learning from Human Feedback（从人类反馈中进行强化学习），是一种结合了机器学习中的强化学习算法与人类主观判断的训练技术。这种方法旨在利用人类的直觉和判断力来指导人工智能系统学习更复杂、更贴近人类期望的行为模式，尤其是在自然语言处理（NLP）和决策制定等领域。