Was ist RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback)

Definición

RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) es un método para optimizar modelos de IA que utiliza evaluaciones humanas para adaptar el comportamiento del modelo a las preferencias humanas mediante el aprendizaje por refuerzo.

Explicación

RLHF se aplica especialmente en modelos de lenguaje grandes y modernos (LLMs) para que sus respuestas sean más útiles, seguras y precisas (alineación). En primer lugar, expertos humanos evalúan diversas salidas del modelo, a partir de lo cual se entrena un modelo de recompensa (Reward Model) separado. Posteriormente, este modelo de recompensa lleva a cabo el aprendizaje por refuerzo propiamente dicho para ajustar el modelo principal de manera que genere las respuestas preferidas. Para los proveedores de SaaS B2B, RLHF resulta crucial, ya que ayuda a dotar a los asistentes de IA de estrictas políticas de seguridad y salvaguardias éticas. De este modo, se garantiza que los correos electrónicos de ventas generados, las respuestas de chatbots o los informes cumplan con las directrices de calidad y tono de una empresa y se minimicen las desinformaciones (alucinaciones).