Для языковых моделей, RL with human feedback работает следующим образом:

1. Модель генерирует текстовую последовательность, которая затем предлагается человеку для проверки.
1. Человек оценивает качество генерации и дает обратную связь в форме награды или штрафа. Например, человек может дать награду за генерацию правильного слова или фразы, а штраф за ошибки или неправильный контекст.
1. Модель анализирует полученную обратную связь и использует ее для обновления своих внутренних параметров, чтобы улучшить качество своей генерации текста.
1. Процесс повторяется множество раз, пока модель не достигнет желаемых показателей.

Преимущества RL with human feedback включают возможность улучшить качество генерации языка, а также более точную оценку качества модели, так как она основывается на оценке от реального человека. Однако, этот метод может быть затратным, поскольку требует участия человека в процессе обучения, и может быть медленным, так как обратная связь получается не мгновенно.
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence