RLHF, ou apprentissage par renforcement avec rétroaction humaine, est comme apprendre de nouveaux tours à un chien en combinant dressage et conseils. Imaginez que vous vouliez apprendre à votre chien à rapporter une balle. Au début, le chien ne sait peut-être pas ce que vous voulez, mais avec quelques conseils et récompenses pour un bon comportement, il commence à comprendre et à s’améliorer au fil du temps.
Dans RLHF, un ordinateur apprend à effectuer des tâches en recevant des commentaires des humains. Tout comme vous guidez votre chien avec des friandises et des commandes, vous fournissez à l’ordinateur des commentaires sur ses actions. L’ordinateur essaie différentes actions et apprend à partir des commentaires qu’il reçoit. S’il fait quelque chose de bien, il reçoit une récompense, et s’il fait une erreur, elle est corrigée.
Par exemple, supposons que vous appreniez à un ordinateur à écrire des réponses utiles. Vous pouvez lui donner des exemples de bonnes réponses et le laisser générer les siennes. Lorsqu’il écrit une bonne réponse, vous lui donnez un retour positif, et lorsqu’il fait une erreur, vous lui fournissez des corrections. Au fil du temps, l’ordinateur apprend à produire de meilleures réponses en fonction des commentaires qu’il reçoit.
En termes simples, RLHF consiste à aider un ordinateur à apprendre à faire quelque chose de mieux en lui donnant des commentaires et des récompenses humaines, tout comme apprendre de nouveaux tours à un chien avec des conseils et des friandises.
