RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback，基于人类反馈的强化学习），一种机器学习方法，它使智能系统能够从环境中学习并最大化特定目标。在RLHF中，通过对同一输入的多个生成结果进行人工排序，获得包含人类偏好反馈的标注数据，从而训练出一个奖励模型（Reward Model）。在强化学习的过程中，奖励模型将对大语言模型的多个生成结果的排序进行判定。最终，强化学习通过更新大模型的参数，使得输出结果符合奖励模型的判定要求。这种方法减轻了传统强化学习中需要大量试错的问题，也降低了完全依赖于人工对所有大模型生成结果进行排序调整反馈的成本，使得智能系统更加高效、快速地学习任务。RLHF已成功应用于百度智能云千帆大模型平台, 能够生成类似人类的文本并执行各种语言任务。RLHF使模型能够在大量文本数据语料库上进行训练，并在复杂的语言任务(如语言理解和生成)上取得令人印象深刻的结果。RLHF的成功取决于人类提供的反馈的质量，根据任务和环境，反馈的质量可能是主观的和可变的。因此，开发有效且可扩展的收集和处理反馈的方法非常重要。总的来说，RLHF 比传统的机器学习和强化学习提供了更多的指导，能够捕捉到人类偏好的全部内容，从而驱使人工智能系统与人类价值观相一致。即使 RLHF 不能完全解决对内部调整的担忧，它所识别的失败以及它赋予奖励和政策模型的知识也适用于提高社会和合作环境中人工智能的安全性、可靠性和可信度。
