9. 小结RLHF的主要任务是生成奖励模型，通过人类偏好为输入文本分配标量奖励，并使用增强学习对大型语言模型进行微调 。同时，RLHF可能会产生偏差，需要使用相应的缓解策略 。通过强化学习和监督式学习中微调的对比，可以了解到二者结合使用的可能性，也就是RLHF的一个潜在发展方向——RLAIF 。
【参考资料与关联阅读】
- “Deep reinforcement learning from human preferences” by OpenAI (2017)，https://arxiv.org/abs/1706.03741
- Reinforcement Learning from Human Feedback，https://openai.com/blog/deep-reinforcement-learning-from-human-preferences/
- Learning to summarize from human feedback by OpenAI (2020)，https://arxiv.org/abs/2009.01325
- Illustrating Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)
- https://www.linkedin.com/posts/sebastianraschka_
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