基于人类反馈的强化学习基于人类反馈的强化学习(英語:reinforcement learning from human feedback ,简称RLHF),包括基于人类偏好的强化学习(reinforcement learning from human preferences),是一种直接根据人类反馈训练“奖励模型”的机器学
基于转换器的生成式预训练模型022年11月发布,两者都是在text-davinci-002的基础上通过基于人类反馈的强化学习方案(英语:Reinforcement learning from human feedback )(RLHF)得到的。text-davinci-003用于遵循指令(与其前身相似),而ChatGPT则经过进一步训练,可与人类用户进行对话交互
人工智能对齐Ray, Alex. Learning from Human Preferences. OpenAI. 2017-06-13 [2022-07-21]. (原始内容存档于2021-01-03). Li, Yuxi. Deep Reinforcement Learning : An Overview
增強 增強(英語:Reinforcement ),台湾也称增强,是行为主义心理学中的一个重要概念,是关于理解和修正人的行为的一种学说。 心理学研究发现,人类或动物为达到某种目的,会于所处的环境下采取特定行为;当这种行为带来的某種反應或后果对他有利时,这种行为就会在以后重复出现,而該結果就稱為「增強物」;反
ChatGPT(原始内容存档于2023-01-19). Knox, W. Bradley; Stone, Peter. Augmenting Reinforcement Learning with Human Feedback (PDF). University of Texas at Austin. [2022-12-05]. (原始内容存档