Конечно, извините за сложные термины. Давайте я объясню более простыми словами.

Обучение с подкреплением с использованием отзывов человека (RLHF) - это метод, который позволяет улучшать языковые модели с помощью обратной связи от людей.

В RLHF используется два основных понятия: "агент" (в данном случае языковая модель) и "человек" (человек, который предоставляет обратную связь).

Для начала модель обучается базовым знаниям с помощью обычного обучения модели на большом объеме данных. Затем человек предоставляет обратную связь, оценивая или ранжируя различные примеры поведения модели.

- "Модель вознаграждения" - это специальная часть RLHF, которая учится на основе отзывов человека. Она представляет собой оценку или рейтинг, который модель старается максимизировать.

- "Функция вознаграждения" - это показатель, который говорит модели, насколько хорошо она выполнила задачу. В RLHF эта функция основывается на оценках и рейтингах, полученных от человека.

- "Политика агента" - это стратегия или способ действия модели. Она определяет, как модель принимает решения и выбирает свои ответы. Обучение с подкреплением пытается оптимизировать эту политику, чтобы модель стала более эффективной и соответствовала предпочтениям и оценкам человека.

Таким образом, RLHF представляет собой метод, который позволяет улучшать языковые модели, используя обратную связь от людей. Человек оценивает примеры поведения модели, и эти оценки используются для улучшения модели, чтобы она могла делать более качественные и соответствующие предпочтениям человека ответы.
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence