这两篇文章概述了强化学习与人类反馈（RLHF），这是一种通过整合人类偏好来优化大型语言模型（LLM）的关键技术。 第一篇来自 Hugging Face 的文章详细介绍了 RLHF 的三个核心步骤：预训练语言模型、收集数据和训练奖励模型以及使用强化学习对语言模型进行微调。它还探讨了开源工具及其未来的发展方向。 第二篇文章来自 Towards Data Science，它通过简化模型训练过程来补充这些信息，并强调 RLHF 如何通过利用人类对成对文本的偏好而非直接生成文本来克服传统微调的限制。 两篇文章都强调了 RLHF 在提高 LLM 性能方面的重要性，特别是在 ChatGPT 等模型中的应用。