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Begriff «RLHF - Reinforcement Learning from Human Feedback»

Definition:
Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) ist eine Methode im maschinellen Lernen, bei der das KI-Modell durch Rückmeldungen von Menschen trainiert wird. Anstatt nur auf automatisierte Belohnungen und Bestrafungen zurückzugreifen, bezieht RLHF explizites Feedback von menschlichen Trainern ein, um das Modell zu verfeinern und die Genauigkeit und Nützlichkeit seiner Antworten zu verbessern.

Anwendung

RLHF wird oft bei Chatbots und anderen konversationellen KI-Anwendungen eingesetzt, die eine hohe Präzision und Nutzerfreundlichkeit erfordern. Durch das Feedback von menschlichen Trainern lernt das Modell, auf eine Weise zu reagieren, die besser auf die Erwartungen und Bedürfnisse der Nutzer*innen abgestimmt ist.

Praktisches Beispiel

Stell dir einen Chatbot vor, der Fragen in natürlicher Sprache beantwortet. Trainer bewerten die Antworten des Chatbots und geben ihm Feedback, ob die Antworten hilfreich und korrekt waren. Basierend auf diesem Feedback passt sich das Modell an und verbessert seine Antworten kontinuierlich, um präzisere und nützlichere Informationen zu liefern.

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