PyTorch强化学习实战（30）——基于人类反馈的强化学习（RLHF）

0. 前言

在本节中，我们将探讨基于人类反馈的强化学习 (Reinforcement Learning with Human Feedback, RLHF)，它专门处理那些难以通过显式奖励函数定义预期行为的情况。该方法也与探索问题相关(因其允许人类引导学习新方向)。这个最初针对强化学习 (Reinforcement Learning, RL) 领域特定子问题开发的方法，后来在大语言模型 (Large Language Model, LLM) 领域取得了巨大成功。如今，RLHF 已成为现代 LLM 训练流程的核心组件，帮助 LLM 取得了突破性进展。
本节中，我们将聚焦于 Christiano 等人提出的原始论文《Deep reinforcement learning from human preferences》，该论文描述了应用于 RL 问题和环境的 RLHF 方法，同时也会简要解释该方法在 LLM 训练中的应用方式。

1. 复杂环境中的奖励函数

在深入探讨基于人类

转载自 CSDN-专业IT技术社区

原文链接：https://blog.csdn.net/LOVEmy134611/article/details/160152515