ChatGPT背后功臣！RLHF技术原理与过程详解（附PDF+视频）
人类反馈强化学习（RLHF）是近年来越来越受欢迎的机器学习方法，这种方法能让智能系统在环境中学习，以最大化某种特定目标，目前用于提高大语言模型的性能，是ChatGPT背后的秘密武器。
RLHF通过引入“奖励”和“惩罚”信号，让系统自行探索环境并采取最佳行动策略，很大程度上减轻了传统强化学习中需要大量试错的问题，让智能系统可以更快速高效学习。
学姐今天要和大家分享的资料自然就是关于人类反馈强化学习的，是来自Hugging Face的科学家 Nathan Lambert和Toloka AI Dmitry Ustalov在ICML 2023上的教程《Reinforcement Learning from Human Feedback: A Tutorial》讲解。
这份宝藏教程涵盖了RLHF的两个核心部分：RLHF背后的核心机器学习技术，以及用于收集人类反馈数据的方法。
教程共176页，全面详细地解析了人类反馈强化学习，附47分钟的讲解视频，学完相信同学们会对人类反馈强化学习有更深刻的了解。
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