人間のフィードバックを活用した強化学習（RLHF）は、AIが人間の意図に即した動作を学習できるよう、人間がフィードバックを与えることで強化学習を補完する技術です。この手法は、自然言語処理やロボット制御での応用が進んでいます。
目次
重要性
RLHFは、AIがより人間の価値観や意図を反映する動作を学習するために重要です。特に、AIモデルが自律的に意思決定を行う場面で、より適切で倫理的な行動を促す役割を果たします。この技術は、人間とAIの協調を進める上で欠かせない要素とされています。
用語の使われ方
RLHFを実装するには、まず強化学習の環境を構築し、人間のフィードバックを収集する仕組みを設計します。その後、人間の評価を報酬としてモデルに反映させるトレーニングを行います。OpenAIの研究では、この手法を用いたGPTの改良が実施されており、成功例として参考にできます。
