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RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback)

RLHF

L'RLHF è la tecnica di addestramento che allinea i modelli linguistici alle preferenze umane. Dopo il pre-addestramento sul testo, il modello viene raffinato così: si generano più risposte alla stessa domanda, valutatori umani indicano quale preferiscono, e queste preferenze diventano il segnale con cui il modello impara a rispondere "come piace alle persone".

Definizione

È il passaggio che trasforma un modello grezzo, capace solo di completare testo, in un assistente utile, educato e capace di seguire istruzioni. ChatGPT deve gran parte del suo successo proprio all'RLHF, che l'ha reso conversazionale e sicuro.

L'RLHF spiega anche alcuni comportamenti tipici dei modelli: la tendenza a essere prolissi (i valutatori premiavano risposte complete), l'eccesso di prudenza su certi temi e la disponibilità ad ammettere errori. Conoscerlo aiuta a capire "con chi" si sta parlando quando si scrive un prompt.

Termini correlati

• Reinforcement Learning
• Fine-tuning
• LLM (Large Language Model)
• Dati di addestramento (Training Data)
• System Prompt

Altri termini in Fondamenti AI

• LLM (Large Language Model)
• Token
• Context Window
• Temperature
• Allucinazione (AI Hallucination)
• Fine-tuning
• RAG (Retrieval Augmented Generation)
• Embedding

Mettilo alla prova

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