学习自我对战的目标是如何提高逻辑能力，拥有更大的绝对力量，甚至超越最强的人和专家。 ）RLHF的本质是通过强化学习来训练语言模型，但由于缺乏奖励函数的必要因素，奖励函数需要通过收集人类的反馈来学习。
）强化学习不是一个模型，而是一个完整的系统，其中包含很多因素。首先，强化学习涉及到智能体，而智能体就是一个模型。其次，涉及到环境。该环境可以是狗主人的家、编程环境或垂直领域。第三，它涉及动作，无论狗是坐着还是其他某种方式的结果。
第四，包括奖励模型，这也很重要。代理人的目标是获得 爱沙尼亚 whatsapp 数据 更多的奖励。 （强化学习作文，来源：海外独角兽）语言模型中强化学习的思想本质上是用训练时间代替推理时间。 。为什么 RLHF 优于 SFT？ PPO算法的提出者是伯克利博士和前OpenAI研究员John Shulman。
他对 RLHF PPO 提出了两种观点：首先，SFT 会引起幻觉：John Shulman 认为大型模型产生幻觉是因为它们在 SFT 阶段学到了一些错误的感知。 SFT 监控信号太强会导致人们实际上欺骗 ChatGPT 说出它不知道的事情。
还有一种可能是 GPT 实际上知道答案，但注释者不知道。其次，RLHF 给出了一个大模型，它“知道”它“真的不知道”。 RLHF过程不仅帮助模型理解不确定性，更重要的是，RLHF帮助模型提高推理能力。
只有经过前后双重实验，才能判断这个药对头痛有效。如果只有正面的例子，比如病人吃了感冒药，感冒好转了，这并不能证明感冒药能治感冒。这只能说明感冒药物与患者感冒的改善之间存在一定的相关性。 RLHF 成功地使用了负数据，使模型有机会真正理解因果关系。
综上所述，RLHF有以下优点： 使用负信号进行比较学习，可以帮助模型通过比较过程减少幻觉。 强化学习不是一个固定的过程。它让模型随着能力的不断提升不断提出问题、提供答案、做出决策，让模型不断主动探索当前能力的极限，不断拓展边界。