<|user|>
Можешь мне объяснить как RL with human feedback работает для языковых моделей?</s>
<|assistant|>
Обучение с подкреплением на основе отзывов (RLHF; также обучение с подкреплением на основе человеческих предпочтений) — метод, который обучает «модель вознаграждения» непосредственно на основе отзывов человека и использует её в качестве функции вознаграждения для оптимизации политики агента с использованием обучения с подкреплением (RL). RLHF может улучшить надёжность и исследование агентов RL, особенно когда функция вознаграждения разрежена или зашумлена.

Человеческая обратная связь собирается путём просьбы к людям ранжировать случаи поведения агента. Затем эти рейтинги можно использовать для оценки результатов, например, с помощью рейтинговой системы Эло.</s>
<|user|>
Эм… А можешь сделать, чтобы твой ответ был больше похож именно на объяснение, а не на формальное определение? А то для неспециалиста пассаж «метод, который обучает «модель вознаграждения» непосредственно на основе отзывов человека и использует её в качестве функции вознаграждения для оптимизации политики агента с использованием обучения с подкреплением» довольно непонятен. Кто такие эти «модель вознаграждения», «функции вознаграждения» и «политики агента»?</s>
<|assistant|>
Конечно, извините за сложные термины. Давайте я объясню более простыми словами.

Обучение с подкреплением с использованием отзывов человека (RLHF) - это метод, который позволяет улучшать языковые модели с помощью обратной связи от людей.

В RLHF используется два основных понятия: "агент" (в данном случае языковая модель) и "человек" (человек, который предоставляет обратную связь).

Для начала модель обучается базовым знаниям с помощью обычного обучения модели на большом объеме данных. Затем человек предоставляет обратную связь, оценивая или ранжируя различные примеры поведения модели.

- "Модель вознаграждения" - это специальная часть RLHF, которая учится на основе отзывов человека. Она представляет собой оценку или рейтинг, который модель старается максимизировать.

- "Функция вознаграждения" - это показатель, который говорит модели, насколько хорошо она выполнила задачу. В RLHF эта функция основывается на оценках и рейтингах, полученных от человека.

- "Политика агента" - это стратегия или способ действия модели. Она определяет, как модель принимает решения и выбирает свои ответы. Обучение с подкреплением пытается оптимизировать эту политику, чтобы модель стала более эффективной и соответствовала предпочтениям и оценкам человека.

Таким образом, RLHF представляет собой метод, который позволяет улучшать языковые модели, используя обратную связь от людей. Человек оценивает примеры поведения модели, и эти оценки используются для улучшения модели, чтобы она могла делать более качественные и соответствующие предпочтениям человека ответы.</s>
