大规模语言模型从理论到实践 基于人类反馈的强化学习流程

大规模语言模型从理论到实践：基于人类反馈的强化学习流程

作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming

关键词：

大规模语言模型（LLMs）、强化学习（RL）、人类反馈（HF）、自然语言处理（NLP）、机器学习（ML）

1. 背景介绍

1.1 问题的由来

随着深度学习技术的飞速发展，大规模语言模型（LLMs）如BERT、GPT-3等在自然语言处理（NLP）领域取得了显著成果。然而，这些模型在复杂任务中的表现仍然不尽如人意，特别是在需要与人类交互或进行决策的场景下。为了解决这一问题，基于人类反馈的强化学习（HF-RL）成为了近年来研究的热点。

1.2 研究现状

HF-RL旨在通过人类反馈来指导强化学习过程，使模型能够更好地适应复杂任务和与人类交互。目前，HF-RL已在NLP、计算机视觉、游戏等领域取得了一定的成果。然而，HF-RL技术仍处于发展阶段，面临着诸多挑战。