RLHF（人間からのフィードバックによる学習）のためのデータラベリング思考

RLHF（人間からのフィードバックによる学習）のためのデータラベリング思考とは

RLHF（人間からのフィードバックによる学習）のためのデータラベリング思考とは、大規模言語モデル（LLM）などのAIモデルが、人間の意図や価値観に沿った振る舞いをするよう学習を促すために、人間が提供するフィードバックデータを効率的かつ効果的に収集・活用するプロセスと原則を指します。具体的には、AIの生成した複数の出力に対し、人間が「どちらがより適切か」「より安全か」といった選好順位付けや比較評価を行うデータラベリングを通じて、AIの報酬モデルを構築し、強化学習に利用します。これは、AI開発における「データ思考」の重要な実践であり、AIの信頼性、有用性、安全性向上に不可欠な要素です。

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