{"conversations": [{"from": "human", "value": "Pots explicar-me com funciona RL amb retroalimentaci\u00f3 humana per als models de llengua?"}, {"from": "gpt", "value": "RLHF (RLRHF; tamb\u00e9 RLHF) \u00e9s un m\u00e8tode que ensenya directament a un model \"reward\" basat directament en la reacci\u00f3 d' una persona i l' usa com una funci\u00f3 de recompensa per optimitzar la pol\u00edtica de l' agent usant l' entrenament de resum (RLHF). RLHF pot millorar la fiabilitat i la recerca dels agents RL, especialment quan la funci\u00f3 de recompensa \u00e9s dilu\u00efda o sorollosa. La confirmaci\u00f3 humana s' est\u00e0 demanant a la gent rang del comportament de l' agent. Aquestes puntuacions es poden usar per avaluar els resultats, per exemple, a trav\u00e9s de la puntuaci\u00f3 Elo."}, {"from": "human", "value": "Podeu fer que la vostra resposta sembli m\u00e9s una explicaci\u00f3 que una definici\u00f3 formal, o per a un no especialitzat, \"un m\u00e8tode que ensenya a un model \"reward\" directament a partir de la base de la reacci\u00f3 d'una persona i l'utilitza com a funci\u00f3 de recompensa per a optimitzar la pol\u00edtica d'un agent usant un refor\u00e7ador no \u00e9s prou clar. Qui s\u00f3n aquests models \"ward\" i la pol\u00edtica \"agent\"?"}, {"from": "gpt", "value": "Per descomptat, em sap greu pels termes dif\u00edcils. Deixeu- me explicar en termes m\u00e9s simples. L' aprenentatge de retroalimentaci\u00f3 humana (RLRHF) \u00e9s un m\u00e8tode que millora els models ling\u00fc\u00edstics per la gent. La RLHF usa dos conceptes b\u00e0sics: \"agent\" (en aquest cas model d' idioma) i \"human\" (la persona que proporciona informaci\u00f3 de retroalimentaci\u00f3). Per comen\u00e7ar, el model apr\u00e8n al coneixement b\u00e0sic a l' aprenentatge del model convencional sobre una gran quantitat de dades. Despr\u00e9s la persona proporciona informaci\u00f3 quant a l' avaluaci\u00f3 o a diferents tipus de comportament. \"Emmpment\" \u00e9s una part especial de l' aprenentatge de la RHF. \u00c9s un model d' aprenentatge que s' estima o una puntuaci\u00f3 que cerca el model d' aprenentatge convencional. - La funci\u00f3 \"L\" \u00e9s una funci\u00f3 que cont\u00e9 una funci\u00f3 d' un model d' entorn de la funci\u00f3 que cont\u00e9 un model d' informaci\u00f3 de la funci\u00f3 de la funci\u00f3. En aquest model individual. En aquest model. En aquest model d' impressi\u00f3, \u00e9s m\u00e9s detallada. En aquest model d' impressi\u00f3, \u00e9s una funci\u00f3 de la funci\u00f3 de la funci\u00f3 de la funci\u00f3 de la funci\u00f3 de la funci\u00f3 de la funci\u00f3 de la funci\u00f3 de la funci\u00f3 de la funci\u00f3 \"F. En aquest model d' aprenentatge, \u00e9s una funci\u00f3 de la funci\u00f3 de la funci\u00f3 de la funci\u00f3 de la funci\u00f3 de la funci\u00f3 de la funci\u00f3 de la funci\u00f3 \"F. En aquest model d' impressi\u00f3 que cont\u00e9 una funci\u00f3 de la funci\u00f3 de la funci\u00f3 de la funci\u00f3 de la funci\u00f3 de la funci\u00f3 de la funci\u00f3 \"F.\" En aquest model d' impressi\u00f3, \u00e9s un model d' impressi\u00f3, \u00e9s una funci\u00f3 de la funci\u00f3 de la funci\u00f3 de la funci\u00f3 que cont\u00e9 una funci\u00f3 de la funci\u00f3 de la funci\u00f3 de la funci\u00f3 de la funci\u00f3 de la funci\u00f3 de la funci\u00f3 \"F.\" En aquest model d' impressi\u00f3, \u00e9s una funci\u00f3 de la funci\u00f3 de la funci\u00f3 de qu\u00e8 es tracta com s' aprenentatge, \u00e9s una funci\u00f3 que s' ull de la funci\u00f3 de la funci\u00f3 de la funci\u00f3 de la funci\u00f3 de la funci\u00f3 que s' aplicaci\u00f3 que s' aplicaci\u00f3 que s' aplicaci\u00f3 que s' ullapp."}]}