基于人类反馈的强化学习方法（Reinforcement Learning with Human Feedback，RLHF）是一种强化学习（Reinforcement Learning，RL）的变种，它利用人类的专业知识和反馈来指导机器学习模型的训练和决策过程。这种方法旨在克服传统RL方法中的一些挑战，例如样本效率低、训练困难和需要大量的试错。在大语言模型（LLM）中，RLHF带来的模型效果提升不仅仅是模型偏好与人类偏好的对齐，模型的理解能力和效果也会更好。
基于人类反馈的强化学习方法（Reinforcement Learning with Human Feedback，RLHF）是一种强化学习（Reinforcement Learning，RL）的变种，它利用人类的专业知识和反馈来指导机器学习模型的训练和决策过程。这种方法旨在克服传统RL方法中的一些挑战，例如样本效率低、训练困难和需要大量的试错。在大语言模型（LLM）中，RLHF带来的模型效果提升不仅仅是模型偏好与人类偏好的对齐，模型的理解能力和效果也会更好。