Understanding Reinforcement Learning with Human Feedback Part 6: How the Reward Model Trains the Original Model

Cet article, faisant partie d'une série sur l'apprentissage par renforcement avec feedback humain (RLHF), détaille comment un modèle de récompense pré-entraîné est utilisé pour former un modèle d'IA original. Il explique que de nouvelles invites sont utilisées, le modèle original génère des réponses, et le modèle de récompense fournit des signaux de feedback, permettant au modèle original d'apprendre à générer des sorties plus utiles et alignées sur les préférences humaines.