Hugging Face Blog·· 2022-12-09精选AI 评分62
图解基于人类反馈的强化学习（RLHF）
Illustrating Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)
AI 导读
Hugging Face 博客图解 RLHF 的完整流程，将其拆为预训练语言模型、收集人类偏好数据训练奖励模型、用 PPO 微调语言模型三个核心步骤。文中说明奖励模型输出标量奖励，并用 KL 散度惩罚约束策略偏离初始模型，同时介绍了 TRL、TRLX、RL4LMs 等开源实现及 Anthropic 在 Hub 上发布的数据集。
推荐理由
文章把 RLHF 拆成预训练、奖励模型、PPO 微调三步，并梳理了 TRL、TRLX、RL4LMs 等开源工具与主要论文，适合作为理解该流程的入门参考。
来源：Hugging Face Blog · huggingface.co