带人工反馈的强化学习（rlhf）和微调（fine-tune）有什么区别？
2024-02-17 阅读 12
强化学习带人工反馈（RLHF）和微调（fine-tune）是两种不同的机器学习方法。
强化学习带人工反馈（RLHF）是一种结合了强化学习和人工反馈的方法。在强化学习中，代理程序通过与环境进行交互学习，根据环境的反馈调整其行为以获得最大的累积奖励。而RLHF中的人工反馈是指人为设定一些额外的奖励或惩罚，以加速代理程序的学习过程或引导其学习特定的行为。
微调（fine-tune）则是一种迁移学习的方法，通常是指在一个预训练好的模型的基础上，通过在特定任务上进行少量的训练，来调整模型以适应新的任务或数据集。微调可以帮助模型在新任务上取得更好的性能，同时减少训练时间和数据需求。
因此，强化学习带人工反馈和微调是两种不同的机器学习方法，分别侧重于强化学习和迁移学习的应用领域。
更新于 2024年11月19日
