人类反馈强化学习 (RLHF) 是一种用于使自然语言处理 (NLP) 模型与人类偏好对齐的技术。它通过将传统强化学习 (RL) 与来自人类的直接反馈相结合来改进模型的行为。例如，在一个基础语言模型（如 GPT-3）在文本数据上进行预训练后，RLHF 添加了一个层，让人类对模型的输出进行排序或评分。这些排名用于训练一个奖励模型，然后该模型通过 RL 指导基础模型生成更符合人类期望的响应。当难以通过算法明确定义目标（如“乐于助人”或“避免有害内容”）时，这种方法特别有用。
RLHF 在 NLP 中的一个关键应用是提高聊天机器人或文本生成器的安全性和可用性。例如，模型最初可能产生看似合理但错误或有毒的响应。通过收集人类对哪些输出更受偏好的反馈，奖励模型学会为准确、无毒或符合用户意图的响应分配更高的分数。例如，OpenAI 的 ChatGPT 使用了 RLHF 来减少有害输出并提高响应质量。另一个用例是针对特定任务（如摘要）微调模型。人类可以根据连贯性和简洁性对摘要进行排名，从而使奖励模型能够引导基础模型生成更高质量的摘要，而无需手动编写规则。
实施 RLHF 涉及实际挑战。首先，大规模收集高质量的人类反馈可能成本高昂且耗时。开发者通常使用 Amazon Mechanical Turk 或专业的标注团队来收集排名或评分。其次，奖励模型必须对未见过的输入具有良好的泛化能力；过度拟合反馈数据可能导致性能脆弱。像 Hugging Face 的 TRL (Transformer Reinforcement Learning) 库这样的工具通过提供奖励建模和策略优化的流程来简化 RLHF 的集成。然而，RLHF 并非一次性解决方案——通常需要迭代反馈循环来处理边缘情况，并且需要在权衡（例如，创造性与安全性）方面进行仔细调整。尽管存在这些挑战，RLHF 仍然是使大型语言模型适应现实世界约束的实用方法。