景联文科技：高质量数据标注推动RLHF大模型训练效果提升

RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）是一种模型训练方法，旨在通过对人类反馈的强化学习来优化模型的行为和输出，使其更符合人类的期望和偏好。   [图片] 在这个过程中，数据标注扮演着至关重要的角色。它定义了学习的目标，并且通过不断的反馈循环，使得模型能够逐步逼近人类期望的行为模式，从而实现更高的训练效果。   RLHF的工作原理 RLHF的工作流程通常遵循一个循环迭代的过程，这个过程可以分为几个关键步骤： 1. 初始模型训练：首先，采用监督学习的方...【查看原文】