Was ist RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback)

Definition

RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) ist eine Methode zur Optimierung von KI-Modellen, bei der menschliche Bewertungen genutzt werden, um das Verhalten des Modells mittels bestärkendem Lernen an menschliche Präferenzen anzupassen.

Erklärung

RLHF wird insbesondere bei modernen großen Sprachmodellen (LLMs) eingesetzt, um deren Antworten hilfreicher, sicherer und präziser zu machen (Alignment). Zunächst bewerten menschliche Experten verschiedene Ausgaben des Modells, woraus ein separates Belohnungsmodell (Reward Model) trainiert wird. Dieses Belohnungsmodell führt anschließend das eigentliche Reinforcement Learning durch, um das Hauptmodell so anzupassen, dass es bevorzugte Antworten generiert. Für B2B-SaaS-Anbieter ist RLHF von entscheidender Bedeutung, da es hilft, KI-Assistenten mit strengen Sicherheitsrichtlinien und ethischen Guardrails auszustatten. So wird sichergestellt, dass generierte Verkaufs-E-Mails, Chatbot-Antworten oder Berichte den Qualitäts- und Tonvorgaben eines Unternehmens entsprechen und Falschinformationen (Halluzinationen) minimiert werden.