人類反饋強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RLHF）是近年來越來越受歡迎的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，這種方法能讓智能系統(tǒng)在環(huán)境中學(xué)習(xí)，以最大化某種特定目標(biāo)，目前用于提高大語言模型的性能，是ChatGPT背后的秘密武器。

RLHF通過引入“獎勵”和“懲罰”信號，讓系統(tǒng)自行探索環(huán)境并采取最佳行動策略，很大程度上減輕了傳統(tǒng)強(qiáng)化學(xué)習(xí)中需要大量試錯的問題，讓智能系統(tǒng)可以更快速高效學(xué)習(xí)。

學(xué)姐今天要和大家分享的資料自然就是關(guān)于人類反饋強(qiáng)化學(xué)習(xí)的，是來自Hugging Face的科學(xué)家 Nathan Lambert和Toloka AI Dmitry Ustalov在ICML 2023上的教程《Reinforcement Learning from Human Feedback: A Tutorial》講解。

這份寶藏教程涵蓋了RLHF的兩個核心部分：RLHF背后的核心機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，以及用于收集人類反饋數(shù)據(jù)的方法。

教程共176頁，全面詳細(xì)地解析了人類反饋強(qiáng)化學(xué)習(xí)，附47分鐘的講解視頻，學(xué)完相信同學(xué)們會對人類反饋強(qiáng)化學(xué)習(xí)有更深刻的了解。

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