Reinforcement Learning aus menschlichem Feedback (RLHF)
Reinforcement Learning aus menschlichem Feedback (RLHF) ist eine Methode des maschinellen Lernens, bei der menschliche Rückmeldungen in den Trainingsprozess von Reinforcement-Learning-Algorithmen integriert werden. Im Gegensatz zum traditionellen Reinforcement Learning, das sich ausschließlich auf vordefinierte Belohnungssignale stützt, nutzt RLHF menschliche Bewertungen, um das Verhalten von KI-Modellen zu formen und zu verfeinern. Dieser Ansatz sorgt dafür, dass die KI besser mit menschlichen Werten und Präferenzen übereinstimmt und ist besonders nützlich bei komplexen und subjektiven Aufgaben.
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