什么是RLHF
时间: 2025-04-29 08:50:18 浏览: 42
### RLHF概念解析
RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback),即基于人类反馈的强化学习,是一种特殊的机器学习方法,在这种方法中,模型通过接收来自人的偏好、评价或其他形式的指导来改进其行为策略[^2]。
在传统强化学习框架下,智能体依据环境给予的奖励信号调整行动决策;而在RLHF场景里,由于某些复杂任务难以定义精确数值化的即时回报函数或者该过程成本过高,转而借助真实用户的主观评判作为优化导向。这种方式不仅能够解决自动设计奖励机制面临的挑战,还允许系统捕捉到更细腻的人类意图表达模式[^1]。
具体而言,整个训练流程通常涉及三个主要阶段:
- **数据收集**:获取由操作者针对不同情境下的动作序列所提供的相对优劣排序或是直接打分;
- **监督预训练**:利用上述标注资料初步构建一个可以区分好坏选项的分类器;
- **强化微调**:在此基础上进一步迭代更新参数直至收敛于较佳解空间位置。
```python
# 假设有一个简单的模拟RLHF算法结构示意代码如下所示:
class SimpleRLHFAgent:
def __init__(self):
self.policy_network = PolicyNetwork() # 初始化策略网络
def collect_data(self, human_feedback_collector):
feedbacks = human_feedback_collector.get_feedback()
return feedbacks
def supervised_pretraining(self, dataset):
for data in dataset:
input_, label = data
prediction = self.policy_network(input_)
loss = compute_loss(prediction, label)
update_parameters(loss)
def reinforcement_finetuning(self, environment):
while not converged():
state = environment.reset()
done = False
while not done:
action = select_action(state)
next_state, reward, done, _ = environment.step(action)
with torch.no_grad(): # 使用human feedback替代environment reward
adjusted_reward = get_adjusted_reward_from_human_feedback()
optimize_policy_based_on(adjusted_reward)
state = next_state
```
阅读全文
相关推荐


















